运动背景图像序列中目标检测与跟踪技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14页 |
| ·本文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 运动目标检测相关知识 | 第16-26页 |
| ·视频图像去噪 | 第16-19页 |
| ·二值化图像 | 第19-22页 |
| ·迭代阈值选取法 | 第19-20页 |
| ·最大熵阈值分割 | 第20-21页 |
| ·最大类间方差法 | 第21-22页 |
| ·形态学处理及连通性分析 | 第22-24页 |
| ·形态学处理 | 第22页 |
| ·连通性分析 | 第22-24页 |
| ·运动目标检测常用方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 背景运动估计与补偿 | 第26-50页 |
| ·运动估计数学模型 | 第26-27页 |
| ·基于块匹配法的运动估计 | 第27-39页 |
| ·块匹配法基本思想 | 第27-29页 |
| ·特征块的选取 | 第29页 |
| ·匹配准则 | 第29-31页 |
| ·搜索策略 | 第31-38页 |
| ·算法的比较分析 | 第38-39页 |
| ·全局运动矢量鲁棒估计 | 第39-44页 |
| ·M估计 | 第40-41页 |
| ·LMedS估计 | 第41-42页 |
| ·RANSAC估计 | 第42-43页 |
| ·基于RANSAC+LS的全局运动估计 | 第43-44页 |
| ·背景运动补偿 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 运动目标检测 | 第50-56页 |
| ·常用运动目标检测方法 | 第50-52页 |
| ·帧间差法 | 第50-51页 |
| ·背景差分法 | 第51页 |
| ·光流场法 | 第51-52页 |
| ·基于帧差法的运动目标检测 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 运动目标跟踪 | 第56-66页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第56-58页 |
| ·粒子滤波器 | 第57页 |
| ·MeanShift算法 | 第57页 |
| ·Kalman滤波 | 第57-58页 |
| ·基于Kalman滤波的运动目标跟踪 | 第58-61页 |
| ·Kalman滤波器原理 | 第58-60页 |
| ·基于Kalman滤波器的目标位置预测 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-65页 |
| ·算法流程图 | 第61-63页 |
| ·结果及分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结及展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
