基于改进光流法的运动目标检测与跟踪系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·视觉跟踪问题的分类及评价标准 | 第14-15页 |
| ·论文的内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 2 运动目标检测算法 | 第17-38页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·背景差分法 | 第18-23页 |
| ·基本原理 | 第18-19页 |
| ·实验分析 | 第19-20页 |
| ·背景模型的建立 | 第20-23页 |
| ·单个高斯模型背景的建立 | 第20-21页 |
| ·基于混合高斯模型的背景构建 | 第21-23页 |
| ·帧间差分法 | 第23-28页 |
| ·基本原理 | 第23-25页 |
| ·阈值选择 | 第25-28页 |
| ·直方图分割 | 第25-26页 |
| ·最大类间方差法(Ostu)阈值分割 | 第26-28页 |
| ·光流法 | 第28-37页 |
| ·运动场与光流场 | 第28-31页 |
| ·光流的约束方程 | 第31-32页 |
| ·光流的计算方法 | 第32-37页 |
| ·Horn-Schunck经典光流场计算方法 | 第32-35页 |
| ·Lucas-Kanade方法 | 第35-37页 |
| ·总结 | 第37-38页 |
| 3 改进的光流法目标检测 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38-40页 |
| ·通用动态图像模型 | 第40-46页 |
| ·亮度不变模型 | 第41页 |
| ·亮度变化模型 | 第41-42页 |
| ·通用动态图像模型中包含辐射度信息 | 第42-43页 |
| ·通用动态模型的光流算法计算 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·帧间差分和光流法结合的算法 | 第46-52页 |
| ·目标检测算法的误差分析 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 运动目标跟踪 | 第53-66页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·目标跟踪常用算法 | 第53-54页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第53-54页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第54页 |
| ·基于模板形变的跟踪 | 第54页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第54-57页 |
| ·基于光流场的跟踪 | 第57-63页 |
| ·光流跟踪算法的流程 | 第58-59页 |
| ·角点检测 | 第59页 |
| ·矩特征提取 | 第59-62页 |
| ·光流聚类 | 第62-63页 |
| ·实验验证 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72页 |
