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视频序列中运动目标检测与跟踪算法的研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·课题研究背景及意义第8-9页
   ·本课题的研究现状和存在的问题第9-11页
   ·本文的研究内容及章节安排第11-13页
     ·本文的研究内容第11-12页
     ·章节安排第12-13页
第二章 视频序列中运动目标检测与跟踪算法研究基础第13-20页
   ·视频序列第13页
   ·彩色模型第13-16页
     ·RGB 彩色模型第13-14页
     ·HSV 彩色模型第14-15页
     ·RGB 彩色模型与HSV 彩色模型的比较第15-16页
   ·形态学图像处理第16-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 运动目标检测方法第20-40页
   ·运动目标检测方法概述及本文方法第20-22页
     ·光流法第20页
     ·帧间差分法第20-21页
     ·背景减除法第21-22页
     ·本文方法第22页
   ·前景检测第22-29页
     ·传统的高斯混合背景模型第23-24页
     ·高斯混合背景模型的改进第24-27页
     ·实验结果及分析第27-29页
   ·像素级后处理第29-33页
     ·阴影消除第29-31页
     ·形态学滤波第31-33页
   ·区域分析及区域级后处理第33-36页
     ·区域分析第33-35页
     ·区域级后处理第35-36页
   ·特征提取第36-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 运动目标跟踪方法第40-59页
   ·引言第40-41页
   ·基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法第41-47页
     ·卡尔曼滤波器的基本原理第41-43页
     ·基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪模型第43-45页
     ·实验结果与分析第45-47页
   ·Camshift 跟踪算法第47-54页
     ·Camshift 跟踪算法的基本原理第48-53页
     ·实验结果及分析第53-54页
   ·Camshift 和 Kalman 滤波相结合的运动目标跟踪算法第54-58页
     ·基本原理第54-56页
     ·实验结果与分析第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-62页
   ·总结第59-60页
   ·展望第60-62页
参考文献第62-65页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第65-66页
致谢第66-67页

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