| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·研究工作的难点 | 第12-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪算法研究 | 第15-36页 |
| ·静态背景运动目标检测算法 | 第15-17页 |
| ·背景差分法(Background Difference) | 第15-16页 |
| ·帧差法(Frames Difference) | 第16-17页 |
| ·光流法(Optical Flow) | 第17页 |
| ·动态背景运动目标检测 | 第17-24页 |
| ·摄像机静止状态下目标检测 | 第18-21页 |
| ·混合高斯模型背景建模 | 第18-19页 |
| ·基于动态阈值的目标检测 | 第19-21页 |
| ·摄像机转动状态下目标检测 | 第21-24页 |
| ·中心区域背景替换方法 | 第21-22页 |
| ·目标检测效果 | 第22-24页 |
| ·运动目标跟踪方法分类 | 第24-27页 |
| ·区域匹配 | 第25-26页 |
| ·特征匹配 | 第26页 |
| ·模型匹配 | 第26页 |
| ·频率域匹配 | 第26-27页 |
| ·运动目标典型跟踪算法 | 第27-32页 |
| ·粒子滤波跟踪算法 | 第27-29页 |
| ·贝叶斯估计 | 第27-28页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第28-29页 |
| ·均值偏移( Mean-Shift)算法 | 第29-31页 |
| ·卡尔曼 (Kalman) 算法 | 第31-32页 |
| ·基于粒子滤波和 Mean-Shift 融合算法 | 第32-35页 |
| ·算法融合 | 第33页 |
| ·实现步骤 | 第33-35页 |
| ·存在问题 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 复杂背景下 MSPF 跟踪算法的改进 | 第36-51页 |
| ·光照变化条件下目标跟踪算法研究 | 第36-41页 |
| ·颜色空间的选择 | 第37-38页 |
| ·更新目标匹配算法 | 第38-40页 |
| ·光照变化条件下跟踪效果对比 | 第40-41页 |
| ·遮挡存在条件下目标跟踪算法研究 | 第41-42页 |
| ·目标遮挡情况分类 | 第41页 |
| ·目标遮挡问题研究 | 第41-42页 |
| ·多模板匹配算法 | 第42-48页 |
| ·单模板匹配算法的不足 | 第42-43页 |
| ·基于多个子模块的匹配算法 | 第43-48页 |
| ·子模块的选择 | 第43-44页 |
| ·子模块的划分及实验 | 第44-47页 |
| ·模块匹配准则 | 第47-48页 |
| ·预测运动目标轨迹 | 第48-49页 |
| ·运动方向的预测 | 第49页 |
| ·运动位置的预测 | 第49页 |
| ·本章小节 | 第49-51页 |
| 第四章 系统设计及实验部分 | 第51-62页 |
| ·系统硬件平台 | 第51-52页 |
| ·智能高速球型摄像机 | 第51-52页 |
| ·数字图像采集卡 | 第52页 |
| ·光照变化条件下目标跟踪实验 | 第52-54页 |
| ·遮挡条件下的目标跟踪实验 | 第54-56页 |
| ·多目标遮挡条件下跟踪实验 | 第56-58页 |
| ·光照变化及存在遮挡时的综合跟踪实验 | 第58-59页 |
| ·目标跟踪稳定性实验 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |