基于交通视频图像的运动目标检测与跟踪研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·运动检测与跟踪的难点 | 第13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 视频图像去噪处理研究 | 第16-32页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·椒盐噪声的去除 | 第16-21页 |
| ·椒盐噪声的特性分析 | 第16-18页 |
| ·使用中值滤波去除椒盐噪声 | 第18页 |
| ·中值滤波去椒盐噪声试验 | 第18-21页 |
| ·高斯噪声的去除 | 第21-24页 |
| ·高斯噪声的特性分析 | 第21页 |
| ·使用均值滤波去除高斯噪声 | 第21-22页 |
| ·均值滤波去除高斯噪声试验 | 第22-24页 |
| ·中值法和均值法相结合的混合噪声去除方法 | 第24-31页 |
| ·中值法去除混合噪声实验 | 第25-27页 |
| ·均值法去除混合噪声实验 | 第27-29页 |
| ·中值法和均值法相结合去除混合噪声试验 | 第29-31页 |
| ·本章实验分析及结论 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 运动目标检测研究 | 第32-56页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·常用背景分割方法 | 第32-34页 |
| ·光流法 | 第32-33页 |
| ·帧间差法 | 第33页 |
| ·背景差分法 | 第33-34页 |
| ·一种改进的基于平均法的背景建模方法 | 第34-42页 |
| ·常用背景建模方法 | 第34-35页 |
| ·一种基于平均法背景建模的改进方法 | 第35-39页 |
| ·背景更新方法 | 第39-40页 |
| ·试验及分析 | 第40-42页 |
| ·一种自适应阈值的背景分割方法 | 第42-46页 |
| ·背景分割概述 | 第42页 |
| ·自适应阈值的背景分割方法 | 第42-46页 |
| ·一种基于游程编码的运动区域标记方法 | 第46-50页 |
| ·传统区域标记方法 | 第46页 |
| ·基于游程编码的区域标记方法 | 第46-50页 |
| ·引入格式塔心理学原理的运动目标区域整合优化 | 第50-55页 |
| ·格式塔心理学原理简述 | 第50页 |
| ·基于格式塔原理的目标整合原则 | 第50-51页 |
| ·基于格式塔原理的目标整合规则描述 | 第51-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 运动目标跟踪方法研究 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·常用运动目标跟踪方法 | 第56-58页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第56-57页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第57页 |
| ·基于主动轮廓的跟踪 | 第57-58页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第58页 |
| ·一种基于多特征融合匹配的跟踪方法 | 第58-62页 |
| ·区域特征提取 | 第58-60页 |
| ·目标匹配函数的设计 | 第60-61页 |
| ·目标跟踪的试验结果及分析 | 第61-62页 |
| ·车辆轨迹拟合 | 第62-67页 |
| ·插值法概述 | 第62-63页 |
| ·三次样条插值 | 第63-66页 |
| ·车辆轨迹点的拟合 | 第66页 |
| ·试验及结果分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-69页 |
| ·本文工作总结 | 第68页 |
| ·工作不足及展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
