基于运动背景下运动目标的检测与自动跟踪
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·课题的研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文的结构安排及其主要贡献 | 第10-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第10页 |
| ·主要贡献 | 第10-12页 |
| 第二章 全局运动背景补偿 | 第12-24页 |
| ·全局运动参数模型的建立 | 第12-14页 |
| ·特征点提取与匹配 | 第14-18页 |
| ·提取特征点 | 第15-16页 |
| ·匹配特征点 | 第16-18页 |
| ·全局运动参量的鲁棒估计 | 第18-21页 |
| ·背景匹配 | 第21页 |
| ·实验数据分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 运动目标的检测 | 第24-35页 |
| ·运动目标检测的一般过程 | 第24-25页 |
| ·静态背景下的变化检测 | 第25-28页 |
| ·光流法 | 第25-26页 |
| ·基于背景差分的方法 | 第26-27页 |
| ·连续帧差分法 | 第27-28页 |
| ·差分图像的后续处理 | 第28-33页 |
| ·二值化 | 第28-30页 |
| ·形态学滤波 | 第30-32页 |
| ·连通性分析 | 第32-33页 |
| ·运动目标的定位 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 运动目标的自动跟踪 | 第35-55页 |
| ·概述 | 第35-36页 |
| ·运动目标特征选取 | 第36-40页 |
| ·颜色特征 | 第36-38页 |
| ·矩特征 | 第38-39页 |
| ·直方图 | 第39-40页 |
| ·均值偏移算法(MeanShift)搜索匹配算法 | 第40-44页 |
| ·MeanShift的原理 | 第40-43页 |
| ·MeanShift在运动目标跟踪中的应用 | 第43-44页 |
| ·目标运动估计 | 第44-48页 |
| ·Kalman滤波器的原理 | 第45-46页 |
| ·Kalman滤波器在目标运动估计中的应用 | 第46-48页 |
| ·摄像机的控制 | 第48-50页 |
| ·云台控制参数的计算 | 第48-49页 |
| ·云台控制实现 | 第49-50页 |
| ·实验结果与数据分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 系统实验平台 | 第55-60页 |
| ·系统硬件实验平台 | 第55-58页 |
| ·摄像机主要参数及选择 | 第55-56页 |
| ·视频图像采集卡的选择 | 第56-57页 |
| ·计算机系统的选择 | 第57页 |
| ·云台技术参数及特点 | 第57-58页 |
| ·系统软件开发平台 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
