摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-20页 |
1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 目标识别与动态跟踪技术概述 | 第11-14页 |
1.3 目标识别与动态跟踪技术研究现状 | 第14-18页 |
1.3.1 目标识别技术研究现状 | 第14-16页 |
1.3.2 目标跟踪技术研究现状 | 第16-18页 |
1.4 论文的主要内容及结构安排 | 第18-20页 |
1.4.1 论文的主要内容 | 第18页 |
1.4.2 论文结构安排 | 第18-20页 |
第2章 图像预处理技术 | 第20-35页 |
2.1 图像平滑 | 第20-24页 |
2.1.1 邻域平均法 | 第20-22页 |
2.1.2 高斯滤波 | 第22-23页 |
2.1.3 中值滤波 | 第23-24页 |
2.2 图像锐化 | 第24-29页 |
2.2.1 微分法 | 第25-26页 |
2.2.2 反锐化掩模法 | 第26-28页 |
2.2.3 频域高通滤波 | 第28-29页 |
2.3 图像边缘检测 | 第29-32页 |
2.3.1 Sobel算子 | 第29-30页 |
2.3.2 Laplace算子 | 第30-31页 |
2.3.3 LOG算子 | 第31-32页 |
2.4 图像分割 | 第32-34页 |
2.4.1 门限法 | 第32-33页 |
2.4.2 自适应阈值分割法 | 第33-34页 |
2.5 本章小结 | 第34-35页 |
第3章 运动目标检测 | 第35-44页 |
3.1 引言 | 第35页 |
3.2 帧间差分法 | 第35-37页 |
3.3 背景差分法 | 第37-38页 |
3.4 光流场差分法 | 第38-41页 |
3.5 方法对比分析 | 第41-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-44页 |
第4章 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第44-55页 |
4.1 引言 | 第44页 |
4.2 基于模板匹配的目标跟踪算法 | 第44-47页 |
4.2.1 模板匹配算法 | 第44-46页 |
4.2.2 影响跟踪性能的因素 | 第46页 |
4.2.3 实验结果及分析 | 第46-47页 |
4.3 利用小波变换的模板匹配算法 | 第47-51页 |
4.3.1 小波变换 | 第47-49页 |
4.3.2 利用小波变换的模板匹配算法 | 第49-51页 |
4.4 抑制模板漂移的目标跟踪算法 | 第51-54页 |
4.4.1 模板漂移及产生原理 | 第51页 |
4.4.2 抑制模板漂移的目标跟踪算法 | 第51-54页 |
4.5 本章小结 | 第54-55页 |
第5章 基于HASH感知和小波变换的目标跟踪算法 | 第55-64页 |
5.1 引言 | 第55页 |
5.2 基于HASH感知和小波变换的目标跟踪算法 | 第55-62页 |
5.2.1 算法描述 | 第55-56页 |
5.2.2 运动目标模板获取 | 第56页 |
5.2.3 基于HASH感知的模板更新策略 | 第56-61页 |
5.2.4 基于小波变换的模板匹配算法 | 第61-62页 |
5.3 实验结果及分析 | 第62-63页 |
5.4 本章小结 | 第63-64页 |
第6章 目标跟踪算法的硬件实现 | 第64-74页 |
6.1 引言 | 第64页 |
6.2 系统架构 | 第64-66页 |
6.2.1 硬件结构 | 第64页 |
6.2.2 基于System Generator的算法实现技术 | 第64-66页 |
6.3 目标跟踪系统的设计 | 第66-71页 |
6.3.1 顶层模块 | 第66页 |
6.3.2 数据输入模块 | 第66-67页 |
6.3.3 数据输出模块 | 第67页 |
6.3.4 坐标计数模块 | 第67页 |
6.3.5 匹配算法模块 | 第67-70页 |
6.3.6 跟踪框叠加模块 | 第70-71页 |
6.4 实验结果及分析 | 第71-73页 |
6.4.1 单一背景下的目标跟踪 | 第71页 |
6.4.2 存在干扰下的目标跟踪 | 第71-72页 |
6.4.3 复杂背景下的目标跟踪 | 第72-73页 |
6.5 本章小结 | 第73-74页 |
结论 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-80页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-81页 |
致谢 | 第81页 |