| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作与本文内容的安排 | 第16-18页 |
| 第二章 运动目标检测和跟踪方法研究 | 第18-35页 |
| 2.1 图像预处理方法研究与分析 | 第18-23页 |
| 2.2 目标检测方法研究与分析 | 第23-28页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 光流法 | 第26-28页 |
| 2.3 目标跟踪方法研究与分析 | 第28-34页 |
| 2.3.1 目标跟踪过程分析 | 第28-31页 |
| 2.3.2 目标跟踪方法研究 | 第31-34页 |
| 2.4 小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于改进的均值漂移和卡尔曼滤波的目标跟踪 | 第35-50页 |
| 3.1 融合均值漂移和卡尔曼滤波的目标跟踪 | 第35-43页 |
| 3.1.1 均值漂移算法的研究与分析 | 第35-39页 |
| 3.1.2 卡尔曼滤波算法的研究与分析 | 第39-41页 |
| 3.1.3 融合算法实现 | 第41-43页 |
| 3.2 基于改进的均值漂移和卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第43-45页 |
| 3.2.1 目标运动的平滑性 | 第43-44页 |
| 3.2.2 目标相似性度量 | 第44页 |
| 3.2.3 目标模型更新 | 第44-45页 |
| 3.2.4 改进算法实现 | 第45页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第45-49页 |
| 3.4 小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于K-L距离采样的高斯粒子滤波的目标跟踪 | 第50-69页 |
| 4.1 粒子滤波算法的分析与实现 | 第50-55页 |
| 4.1.1 粒子滤波算法分析 | 第50-54页 |
| 4.1.2 粒子滤波算法实现 | 第54-55页 |
| 4.2 基于K-L距离采样的高斯粒子滤波算法 | 第55-63页 |
| 4.2.1 高斯粒子滤波算法分析 | 第56-59页 |
| 4.2.2 K-L距离采样算法分析 | 第59-62页 |
| 4.2.3 基于K-L距离采样的高斯粒子滤波算法 | 第62-63页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第63-68页 |
| 4.3.1 仿真结果分析 | 第63-66页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第66-68页 |
| 4.4 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第76-77页 |