| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-11页 |
| ·运动目标检测方法 | 第8-9页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第9-11页 |
| ·论文的内容和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 运动目标检测算法 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第13-19页 |
| ·光流法 | 第13-16页 |
| ·帧差法 | 第16-18页 |
| ·背景差分法 | 第18-19页 |
| ·基于高斯背景模型的背景差分法 | 第19-24页 |
| ·单高斯背景模型 | 第19-21页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-27页 |
| 第三章 基于Codebook背景建模的运动目标检测 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·平均背景建模算法 | 第27-28页 |
| ·Codebook背景建模算法 | 第28-32页 |
| ·Codebook模型背景建模 | 第29-31页 |
| ·Codebook模型前景检测 | 第31-32页 |
| ·基于Codebook背景建模的改进算法 | 第32-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于Camshift算法的运动目标跟踪 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·Camshift跟踪算法原理 | 第39-45页 |
| ·目标的颜色概率分布图 | 第40页 |
| ·Meanshift算法理论及其在跟踪中的应用 | 第40-43页 |
| ·Camshift算法实现 | 第43-45页 |
| ·基于Camshift与EKF结合的运动目标自动跟踪算法 | 第45-50页 |
| ·扩展Kalman滤波算法 | 第45-48页 |
| ·基于Camshift与EKF结合的运动目标自动跟踪算法 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·未来研究展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
