| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1．1 图像序列目标跟踪 | 第8-9页 |
| 1．1．1 图像序列目标跟踪的概念和应用情况 | 第8页 |
| 1．1．2 图像序列目标跟踪的研究方法 | 第8-9页 |
| 1．2 粒子滤波器 | 第9-10页 |
| 1．2．1 粒子滤波器的背景、发展和现状 | 第9-10页 |
| 1．2．2 粒子滤波器的应用情况 | 第10页 |
| 1．3 论文的工作重点 | 第10-11页 |
| 1．4 论文的主要结构 | 第11-13页 |
| 第二章 序列估计理论与方法 | 第13-30页 |
| 2．1 贝叶斯方法 | 第13-16页 |
| 2．1．1 批处理的贝叶斯方法 | 第14页 |
| 2．1．2 迭代的贝叶斯方法 | 第14-15页 |
| 2．1．3 转移概率和观测概率的计算 | 第15-16页 |
| 2．1．4 状态估计方法 | 第16页 |
| 2．2 蒙特卡罗方法 | 第16-21页 |
| 2．2．1 接受拒绝方法 | 第17-19页 |
| 2．2．2 重要采样方法 | 第19-20页 |
| 2．2．3 马尔可夫链蒙特卡罗方法 | 第20页 |
| 2．2．4 Metropolis—Hastings方法 | 第20-21页 |
| 2．3 粒子滤波器 | 第21-29页 |
| 2．3．1 SIR粒子滤波器 | 第22-24页 |
| 2．3．2 SIR粒子滤波器 | 第24-26页 |
| 2．3．3 辅助粒子滤波器 | 第26-27页 |
| 2．3．4 重采样的方法 | 第27-28页 |
| 2．3．5 有效采样尺寸 | 第28-29页 |
| 2．3．6 状态估计 | 第29页 |
| 2．4 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像序列运动目标检测 | 第30-43页 |
| 3．1 图像预处理 | 第30-31页 |
| 3．2 差分法检测目标 | 第31-34页 |
| 3．2．1 基本差分法 | 第31-32页 |
| 3．2．2 改进差分法 | 第32-34页 |
| 3．3 动态图像序列特征点对应 | 第34-39页 |
| 3．3．1 特征点选择 | 第34-36页 |
| 3．3．2 特征点跟踪 | 第36-38页 |
| 3．3．3 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3．4 动态图像序列运动目标检测 | 第39-42页 |
| 3．4．1 特征点可靠性分析 | 第39-40页 |
| 3．4．2 全局运动补偿 | 第40-41页 |
| 3．4．3 改进差分法检测动态图像序列目标 | 第41页 |
| 3．4．4 实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 3．5 小结 | 第42-43页 |
| 第四章 粒子滤波器在图像序列目标跟踪中的应用 | 第43-49页 |
| 4．1 一个典型系统的仿真及分析 | 第43-45页 |
| 4．2 动态图像序列目标跟踪 | 第45-47页 |
| 4．2．1 运动模型和观测模型 | 第45-46页 |
| 4．2．2 初始参数确定及初始粒子抽样 | 第46-47页 |
| 4．2．3 目标位置估计 | 第47页 |
| 4．3 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 4．4 总结 | 第48-49页 |
| 第五章 图像目标跟踪系统的工程实现 | 第49-60页 |
| 5．1 图像输入子系统 | 第50-56页 |
| 5．1．1 Windows的视频捕获及Video for Windows(VFW) | 第50-51页 |
| 5．1．2 图像采集及播放模式分析 | 第51-52页 |
| 5．1．3 重要数据结构及回调函数注册说明 | 第52-55页 |
| 5．1．4 视频信息采集、显示的具体实现 | 第55-56页 |
| 5．2 图像数据处理子系统 | 第56页 |
| 5．3 摄像头控制子系统 | 第56-59页 |
| 5．3．1 通信参数设置 | 第57页 |
| 5．3．2 通讯协议 | 第57-58页 |
| 5．3．3 摄像机的控制过程 | 第58-59页 |
| 5．4 小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 6．1 本论文的工作总结 | 第60-61页 |
| 6．2 存在的问题及工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |