基于独立分量分析的目标检测与跟踪方法研究与改进
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·论文背景及研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·运动目标检测 | 第9-10页 |
| ·运动目标跟踪 | 第10页 |
| ·本文主要研究内容和具体章节安排 | 第10-12页 |
| 2 基础知识和基本原理 | 第12-16页 |
| ·图像平滑和滤波 | 第12-13页 |
| ·基于空间域的方法 | 第12页 |
| ·基于频域的方法 | 第12-13页 |
| ·颜色空间模型 | 第13-14页 |
| ·彩色空间模型 | 第13-14页 |
| ·图像的灰度化 | 第14页 |
| ·图像的阈值分割 | 第14-15页 |
| ·区域增长法 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 3 阴影检测部分 | 第16-30页 |
| ·问题的提出 | 第16页 |
| ·阴影的基本知识 | 第16-17页 |
| ·阴影的概念 | 第16-17页 |
| ·阴影模型 | 第17页 |
| ·基于颜色不变特征的阴影检测 | 第17-25页 |
| ·颜色空间的选择 | 第17页 |
| ·初步判断阴影是否存在 | 第17-19页 |
| ·阴影的预分割 | 第19-21页 |
| ·阴影像素点的进一步确认 | 第21-25页 |
| ·利用几何特征去除伪阴影点 | 第25页 |
| ·仿真实验结果 | 第25-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 基于ICA的运动目标检测 | 第30-42页 |
| ·ICA目标检测方法的性能分析 | 第30-33页 |
| ·分离输出判决 | 第33-34页 |
| ·分离后图像的预处理 | 第34-36页 |
| ·方法原理 | 第34页 |
| ·仿真实验 | 第34-36页 |
| ·多目标检测的实现 | 第36-41页 |
| ·多目标提取方法原理 | 第36-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 5 基于ICA-R的运动目标跟踪方法 | 第42-53页 |
| ·ICA-R运动目标跟踪方法分析 | 第42-46页 |
| ·ICA-R目标跟踪方法原理 | 第42-44页 |
| ·对ICA-R跟踪方法的性能分析 | 第44-46页 |
| ·利用待跟踪目标作为参考信号进行目标跟踪 | 第46-48页 |
| ·方法原理 | 第46-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-48页 |
| ·结合归一化奇异值分解的ICA-R目标跟踪方法 | 第48-51页 |
| ·方法原理 | 第48-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-51页 |
| ·本文方法与卡尔曼滤波跟踪的比较 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
