基于卡尔曼滤波的动目标视觉跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-13页 |
| ·基于卡尔曼滤波的动目标视觉跟踪的背景及意义 | 第13-15页 |
| ·基于卡尔曼滤波的动目标视觉跟踪的国内外现状 | 第15-19页 |
| ·卡尔曼滤波研究现状 | 第15-17页 |
| ·自适应卡尔曼滤波研究现状 | 第17-18页 |
| ·无迹卡尔曼滤波研究现状 | 第18-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 运动目标检测算法 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·运动目标检测的常用方法 | 第21-23页 |
| ·背景减除法 | 第21-22页 |
| ·光流法 | 第22-23页 |
| ·帧差法 | 第23页 |
| ·改进的三帧差法 | 第23-34页 |
| ·运动目标检测的三帧差法 | 第24-26页 |
| ·基于数学形态学的改进检测算法 | 第26-28页 |
| ·图像的边界分析 | 第28-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的动目标跟踪算法 | 第35-63页 |
| ·运动目标跟踪的常用方法介绍 | 第35-36页 |
| ·基于轮廓的跟踪法 | 第35页 |
| ·基于特征的跟踪法 | 第35页 |
| ·基于模型的跟踪法 | 第35-36页 |
| ·基于区域的跟踪法 | 第36页 |
| ·基于卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第36-46页 |
| ·卡尔曼滤波的信号模型 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波的递推算法 | 第37-39页 |
| ·卡尔曼滤波的跟踪实验 | 第39-45页 |
| ·卡尔曼滤波的优缺点 | 第45-46页 |
| ·改进卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第46-62页 |
| ·自适应滤波 | 第46-52页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 | 第52-55页 |
| ·自适应无迹卡尔曼滤波 | 第55-57页 |
| ·自适应无迹卡尔曼滤波的跟踪实验 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 运动目标阴影检测与去除算法 | 第63-74页 |
| ·阴影简介 | 第63-65页 |
| ·阴影的分类及特点 | 第63-64页 |
| ·阴影的特点 | 第64页 |
| ·阴影的光学数学模型 | 第64-65页 |
| ·阴影检测的常用方法 | 第65-66页 |
| ·一种新的阴影检测与去除算法 | 第66-71页 |
| ·阴影检测的范围 | 第66页 |
| ·HSV 空间判断阴影的区域 | 第66-68页 |
| ·基于纹理特征的阴影判断 | 第68-70页 |
| ·基于 HSV 空间特征和纹理特征的阴影检测算法 | 第70-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
