| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文内容和结构安排 | 第17-20页 |
| 2 运动目标检测算法研究 | 第20-28页 |
| 2.1 光流法 | 第20-22页 |
| 2.2 背景差分法 | 第22-23页 |
| 2.3 帧间差分法 | 第23-25页 |
| 2.4 基于图像分割的目标检测算法 | 第25-26页 |
| 2.5 基于目标特征的检测方法 | 第26页 |
| 2.6 运动目标检测的难点 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于背景差分法的运动目标检测 | 第28-44页 |
| 3.1 图像的预处理 | 第28-31页 |
| 3.2 单高斯模型与混合高斯模型 | 第31-35页 |
| 3.3 基于三帧差分法和背景差分法相结合的运动目标检测算法 | 第35-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 运动目标跟踪算法研究及改进 | 第44-66页 |
| 4.1 常用目标跟踪算法 | 第44-46页 |
| 4.2 均值偏移（Mean Shift）目标跟踪算法 | 第46-51页 |
| 4.3 Camshift跟踪算法 | 第51-52页 |
| 4.4 基于粒子滤波的运动目标跟踪算法 | 第52-57页 |
| 4.5 融合粒子滤波和Mean Shift算法的目标跟踪算法 | 第57-61页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简历 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
