| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 本课题的研究现状和存在的问题 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究重点与章节结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文研究重点 | 第11页 |
| 1.3.2 章节结构 | 第11-13页 |
| 第2章 视频序列中运动目标检测与跟踪算法研究基础 | 第13-25页 |
| 2.1 视频序列 | 第13页 |
| 2.2 彩色模型 | 第13-17页 |
| 2.2.1 RGB彩色模型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 HSV彩色模型 | 第14-16页 |
| 2.2.3 两种彩色模型的比较 | 第16-17页 |
| 2.3 形态学图像处理 | 第17-19页 |
| 2.4 图像处理的相关基础知识 | 第19-24页 |
| 2.4.1 图像滤波处理 | 第19-20页 |
| 2.4.2 图像灰度化处理 | 第20-21页 |
| 2.4.3 图像分割 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 运动目标检测方法 | 第25-43页 |
| 3.1 常用运动目标检测方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 光流法 | 第26页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 背景减除法 | 第27-28页 |
| 3.2 基于高斯混合模型的背景减除法 | 第28-29页 |
| 3.3 前景检测 | 第29-34页 |
| 3.3.1 传统的高斯混合背景模型 | 第29-31页 |
| 3.3.2 高斯混合背景模型的改进 | 第31-32页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 3.4 像素级后处理 | 第34-37页 |
| 3.4.1 阴影消除 | 第34-36页 |
| 3.4.2 形态学滤波 | 第36-37页 |
| 3.5 区域分析及区域级后处理 | 第37-39页 |
| 3.5.1 区域分析 | 第37-39页 |
| 3.5.2 区域级后处理 | 第39页 |
| 3.6 特征提取 | 第39-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 运动目标跟踪方法 | 第43-61页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于Kalman滤波的运动目标跟踪算法 | 第43-50页 |
| 4.2.1 Kalman滤波器的基本原理 | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于Kalman滤波的运动目标跟踪模型 | 第46-48页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.3 Camshift跟踪算法 | 第50-57页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第50-55页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 4.4 Camshift和Kalman滤波相结合的新运动目标跟踪算法 | 第57-60页 |
| 4.4.1 新跟踪算法基本原理 | 第57-58页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第67页 |