| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 运动目标跟踪的研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 目标跟踪技术的分类 | 第9-10页 |
| 1.2.2 被跟踪目标的表示方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 跟踪目标的特征选择 | 第11-13页 |
| 1.2.4 目标跟踪的主要方法 | 第13页 |
| 1.3 台球比赛分析研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 运动台球的检测 | 第16-29页 |
| 2.1 常用的目标检测方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 光流法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 背景差分法 | 第18-19页 |
| 2.2 常用的背景提取方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 多帧平均法 | 第19页 |
| 2.2.2 统计中值法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 统计直方图法 | 第20页 |
| 2.2.4 背景提取结果及分析 | 第20-22页 |
| 2.3 运动台球的检测 | 第22-23页 |
| 2.4 对目标的预处理 | 第23-28页 |
| 2.4.1 中值滤波 | 第23-24页 |
| 2.4.2 数学形态学运算 | 第24-26页 |
| 2.4.3 连通域标记 | 第26-27页 |
| 2.4.4 计算目标位置信息 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波的目标跟踪 | 第29-46页 |
| 3.1 目标跟踪方法概述 | 第29-33页 |
| 3.1.1 基于匹配目标特征的跟踪方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于边缘的跟踪方法 | 第30页 |
| 3.1.3 基于子空间的跟踪方法 | 第30-31页 |
| 3.1.4 基于背景建模的跟踪方法 | 第31-32页 |
| 3.1.5 基于贝叶斯滤波的跟踪方法 | 第32-33页 |
| 3.1.6 基于确定性运动建模的跟踪方法 | 第33页 |
| 3.2 贝叶斯滤波理论 | 第33-37页 |
| 3.2.1 贝叶斯估计 | 第33-35页 |
| 3.2.2 Kalman滤波原理 | 第35-37页 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波的目标跟踪 | 第37-42页 |
| 3.3.1 特征匹配 | 第37-40页 |
| 3.3.2 运动估计模型 | 第40-42页 |
| 3.3.3 轨迹分析 | 第42页 |
| 3.4 跟踪试验结果 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 Mean Shift与卡尔曼滤波相结合的运动目标跟踪 | 第46-58页 |
| 4.1 Mean Shift理论 | 第46-49页 |
| 4.1.1 无参密度估计常用方法 | 第47页 |
| 4.1.2 核密度估计原理 | 第47-49页 |
| 4.2 Mean Shift算法跟踪过程 | 第49-54页 |
| 4.2.1 目标模型与候选模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 相似性度量 | 第50页 |
| 4.2.3 目标定位 | 第50-53页 |
| 4.2.4 跟踪实现步骤 | 第53-54页 |
| 4.3 Mean Shift与卡尔曼滤波相结合的运动目标跟踪 | 第54-56页 |
| 4.3.1 Mean Shift与卡尔曼滤波结合算法 | 第54-55页 |
| 4.3.2 目标遮挡情况的跟踪 | 第55-56页 |
| 4.4 跟踪试验结果 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
