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基于视觉的运动汽车跟踪技术研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
附图索引第11-12页
附表索引第12-13页
第1章 绪论第13-19页
   ·研究背景第13-15页
     ·机器视觉概述第13页
     ·机器视觉的发展及应用第13-15页
       ·机器视觉的发展第13-14页
       ·机器视觉的应用第14-15页
     ·运动汽车的跟踪第15页
   ·视觉跟踪的国内外研究现状第15-17页
   ·本文研究的目的意义和主要内容第17-19页
     ·本文研究的目的及意义第17-18页
     ·本文研究的主要内容第18-19页
第2章 数字图像的预处理第19-27页
   ·数字图像处理内容简述第19-20页
   ·本文涉及的主要图像处理内容及方法第20-25页
     ·图像的灰度化第20页
     ·图像的二值化第20页
     ·图像的代数运算第20-21页
     ·图像增强第21-25页
       ·平滑滤波第21页
       ·锐化滤波第21-22页
       ·同态滤波第22-24页
       ·彩色图像的增强第24-25页
   ·本章小结第25-27页
第3章 运动目标跟踪及其相关技术第27-38页
   ·运动目标跟踪方法概述第27-29页
     ·基于区域的跟踪方法第27页
     ·基于主动轮廓的跟踪方法第27页
     ·基于3D模型的跟踪方法第27-28页
     ·基于特征点的跟踪方法第28页
     ·各方法间的比较第28-29页
   ·目标跟踪的关键技术第29-36页
     ·运动模型第29-33页
       ·匀速运动(CV)和匀加速运动(CA)模型第29-30页
       ·时间相关模型(Singer模型)第30-31页
       ·Noval统计模型第31页
       ·高度机动目标的Jerk模型第31-32页
       ·机动目标"当前"统计模型第32-33页
       ·本文采用的运动模型第33页
     ·目标匹配第33-35页
       ·特征选择第34-35页
       ·匹配准则第35页
     ·状态估计第35-36页
   ·基于特征点和AKF的运动汽车跟踪算法框架第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 基于特征点的运动汽车跟踪算法研究第38-50页
   ·车辆特征点的提取第38-45页
     ·典型的点特征提取算法第38-40页
       ·Moravec角点检测算法第38-39页
       ·SUSAN算法第39-40页
     ·harris角点检测算法第40-42页
     ·特征点的优化与选择第42-43页
       ·特征点的初次筛选第42-43页
       ·特征点的优化第43页
     ·仿真结果及分析第43-45页
   ·基于颜色与纹理特征的目标描述第45-47页
     ·目标的颜色表示模型第45-47页
     ·基于颜色和纹理信息的目标表示模型第47页
   ·特征点的匹配准则第47-48页
     ·匹配准则第47页
     ·基于mahalanobis距离的匹配准则第47-48页
   ·目标跟踪中的遮挡问题及模板更新策略第48-49页
     ·目标跟踪中的遮挡问题第48页
     ·模板更新策略第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 基于AKF的目标跟踪算法第50-66页
   ·基于AKF算法的跟踪原理第50-53页
     ·卡尔曼滤波(KF)算法特点第50页
     ·KF滤波器基本原理第50-52页
     ·自适应Kalman滤波器(Adaptive Kalman Filter,AKF)第52-53页
   ·目标运动模型的建立第53-54页
     ·机动加速度的"当前"概率密度第53-54页
     ·加速度的时间相关模型第54页
   ·"当前"统计模型的自适应滤波算法第54-57页
   ·改进的"当前"统计模型算法及仿真第57-59页
     ·改进的"当前"统计模型第57-58页
     ·改进算法仿真第58-59页
   ·系统跟踪流程及仿真第59-65页
     ·系统跟踪流程第59-61页
     ·跟踪仿真结果及分析第61-65页
       ·运动目标跟踪仿真第61-62页
       ·目标转弯形变情况下的跟踪仿真第62-63页
       ·遮挡情况下运动目标跟踪仿真第63-65页
   ·本章小结第65-66页
结论与展望第66-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
附录A 发表的学术论文目录第74页

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