| 1 绪论 | 第1-15页 |
| ·论文的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·目标识别与跟踪技术的发展现状 | 第11-13页 |
| ·本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 2 基于序列图像的运动目标自动跟踪识别系统简介 | 第15-29页 |
| ·本文所集成跟踪系统的组成 | 第16-20页 |
| ·系统的总体组成及工作原理 | 第16-18页 |
| ·所组成实验室系统现有功能及性能分析 | 第18-20页 |
| ·摄象机及视频采集模块 | 第20-23页 |
| ·摄象机 | 第20-22页 |
| ·视频图像的采集 | 第22-23页 |
| ·云台控制模块 | 第23-27页 |
| ·云台控制原理 | 第24-25页 |
| ·利用MSComm控件对串口进行控制 | 第25-26页 |
| ·解码器对云台、镜头的控制 | 第26-27页 |
| ·图像处理模块 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 序列图像中运动目标的检测与识别 | 第29-45页 |
| ·对指定大小运动目标的预警 | 第29-31页 |
| ·运动变化区域提取的方法 | 第31-34页 |
| ·序列图像的差分 | 第31-33页 |
| ·基于差分图像统计特性的二值化方法 | 第33-34页 |
| ·差分图像的降噪处理策略 | 第34-39页 |
| ·面积阈值处理 | 第34-35页 |
| ·数学形态学中的腐蚀和膨胀方法 | 第35-39页 |
| ·运动目标识别方法 | 第39-44页 |
| ·二维直角坐标系的定义 | 第39-40页 |
| ·运动目标状态求取的投影法 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于灰度直方图模式的运动目标匹配 | 第45-55页 |
| ·灰度直方图的基本概念 | 第45-48页 |
| ·灰度直方图的定义 | 第45-47页 |
| ·灰度直方图的性质 | 第47-48页 |
| ·互相关匹配法 | 第48-51页 |
| ·基于直方图的模板匹配法 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 单运动目标自动跟踪 | 第55-67页 |
| ·运动目标的预测 | 第55-60页 |
| ·Kalman滤波器简介 | 第56-57页 |
| ·Kalman滤波器对运动目标预测的实现 | 第57-60页 |
| ·单运动目标自动跟踪 | 第60-66页 |
| ·初始模板的提取 | 第60-62页 |
| ·目标跟踪参数的设定 | 第62-63页 |
| ·实验结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 多运动目标自动跟踪 | 第67-80页 |
| ·颜色空间 | 第67-70页 |
| ·颜色空间的分类 | 第67-68页 |
| ·RGB颜色空间和HSV颜色空间简介 | 第68-69页 |
| ·RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换 | 第69-70页 |
| ·基于均值平移(Meanshift)算法的目标搜索 | 第70-73页 |
| ·基于OpenCV的自动跟踪算法的实现 | 第73-79页 |
| ·算法的具体实现 | 第74-75页 |
| ·实验结果 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结束语 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第87页 |