| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 目标检测与跟踪方法的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 目标检测技术的现状分析 | 第11-13页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术的现状分析 | 第13-16页 |
| 1.3 目标检测与跟踪难点分析 | 第16页 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 运动目标检测与跟踪算法简介 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第18-23页 |
| 2.2.1 背景差分法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光流法 | 第21-23页 |
| 2.3 运动目标跟踪 | 第23-28页 |
| 2.3.1 kalman滤波 | 第24-26页 |
| 2.3.2 粒子滤波算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 Mean Shift | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 算法介绍 | 第31-36页 |
| 3.2.1 背景差分法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 连续帧间差分法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 结合连续帧间差分法进行运动目标检测 | 第34-36页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于边缘检测的视频运动目标检测 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 图像的表示 | 第42-43页 |
| 4.2.1 图像模型的建立 | 第42页 |
| 4.2.2 图像的颜色空间 | 第42-43页 |
| 4.3 边缘检测算法 | 第43-51页 |
| 4.3.1 Roberts算子 | 第45-46页 |
| 4.3.2 Prewitt算子 | 第46页 |
| 4.3.3 Sobel算子 | 第46-47页 |
| 4.3.4 LOG算子 | 第47-48页 |
| 4.3.5 Canny算子 | 第48-51页 |
| 4.4 算法流程 | 第51-53页 |
| 4.4.1 填充操作 | 第51-52页 |
| 4.4.2 形态学膨胀操作 | 第52-53页 |
| 4.4.3 算法流程 | 第53页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 改进的自适应Mean Shift运动目标跟踪算法 | 第56-66页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 Mean Shif算法 | 第56-59页 |
| 5.2.1 Mean Shift | 第56-57页 |
| 5.2.2 Mean Shift的基本思想及其扩展 | 第57-58页 |
| 5.2.3 Mean Shift算法步骤 | 第58-59页 |
| 5.2.4 Mean Shift算法分析 | 第59页 |
| 5.3 改进的Mean Shift目标跟踪算法 | 第59-62页 |
| 5.3.1 跟踪理论模型 | 第59-61页 |
| 5.3.2 改进的Mean Shift目标跟踪算法 | 第61-62页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66-67页 |
| 6.2 课题展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第76页 |
| 1 发表论文情况 | 第76页 |
| 2 科研获奖情况 | 第76页 |
