基于视频序列的运动目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究的背景以及意义 | 第9-11页 |
| ·运动目标检测与跟踪发展现状与难点 | 第11-14页 |
| ·运动目标检测与跟踪的发展现状 | 第11-13页 |
| ·运动物体目标检测与跟踪难点 | 第13-14页 |
| ·论文安排 | 第14-16页 |
| 2.图像预处理 | 第16-27页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·线性滤波去噪 | 第17-19页 |
| ·线性滤波简介 | 第17-18页 |
| ·仿真与分析 | 第18-19页 |
| ·非线性滤波去噪 | 第19-20页 |
| ·非线性滤波简介 | 第19页 |
| ·仿真与分析 | 第19-20页 |
| ·小波去噪预处理 | 第20-23页 |
| ·小波去噪原理 | 第21-22页 |
| ·仿真与分析 | 第22-23页 |
| ·基于差值思想的去噪 | 第23-27页 |
| 3.几种运动目标检测的经典算法介绍 | 第27-41页 |
| ·帧差法 | 第27-30页 |
| ·帧差法原理 | 第27-28页 |
| ·仿真与分析 | 第28-30页 |
| ·高斯背景建模 | 第30-35页 |
| ·高斯背景建模原理 | 第30-33页 |
| ·仿真与分析 | 第33-35页 |
| ·cam-shift 算法 | 第35-37页 |
| ·cam-shift 原理 | 第35-36页 |
| ·仿真与分析 | 第36-37页 |
| ·光流法 | 第37-41页 |
| ·光流法原理 | 第37-39页 |
| ·仿真与分析 | 第39-41页 |
| 4.卡尔曼背景估计算法及应用 | 第41-50页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第41-43页 |
| ·卡尔曼背景估计算法 | 第43-46页 |
| ·卡尔曼背景估计算法 | 第43-44页 |
| ·仿真与分析 | 第44-46页 |
| ·项目应用验证 | 第46-48页 |
| ·项目背景及要求 | 第46-47页 |
| ·项目分析 | 第47-48页 |
| ·仿真与分析 | 第48-50页 |
| 5.改进卡尔曼背景估计算法 | 第50-56页 |
| ·熵图像理论 | 第50-52页 |
| ·熵与卡尔曼背景估计融合 | 第52-54页 |
| ·仿真与分析 | 第54-56页 |
| ·室内场景仿真分析 | 第54页 |
| ·室外环境的仿真分析 | 第54-56页 |
| 6.总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |
