| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 运动目标检测技术研究 | 第15-28页 |
| 2.1 常用的运动目标检测算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 帧间差分法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 背景减除法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 光流法 | 第18-19页 |
| 2.2 目标的分割 | 第19-23页 |
| 2.2.1 形态学操作 | 第19-21页 |
| 2.2.2 连通区域分析 | 第21-23页 |
| 2.3 Surendra算法 | 第23-24页 |
| 2.3.1 Surendra算法原理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 阈值T的选择 | 第24页 |
| 2.4 四帧差分法 | 第24-25页 |
| 2.5 改进的目标检测算法 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 运动目标跟踪技术研究 | 第28-38页 |
| 3.1 基于Kalman预测的目标跟踪算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 卡尔曼滤波原理 | 第28-30页 |
| 3.1.2 算法流程图 | 第30-31页 |
| 3.2 经典Camshift目标跟踪算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 Mean Shift算法的原理分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 Camshift跟踪算法的实现 | 第33-34页 |
| 3.3 基于Kalman滤波的改进Camshift算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 Kalman滤波在改进算法中的应用 | 第34-35页 |
| 3.3.2 改进Camshift算法原理 | 第35-36页 |
| 3.3.3 改进算法流程图 | 第36-37页 |
| 3.4 本章总结 | 第37-38页 |
| 第4章 运动目标跟踪实验结果及分析 | 第38-47页 |
| 4.1 实验平台 | 第38-40页 |
| 4.1.1 硬件平台 | 第38-39页 |
| 4.1.2 软件平台 | 第39-40页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第40-44页 |
| 4.2.1 背景颜色干扰实验 | 第40-42页 |
| 4.2.2 遮挡实验 | 第42-43页 |
| 4.2.3 平抛运动实验 | 第43-44页 |
| 4.3 实时性分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |