基于全方位视觉的运动目标检测跟踪研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·国内外研究及发展现状 | 第11-12页 |
| ·全方位视觉概述 | 第12-15页 |
| ·全方位视觉简介 | 第12-14页 |
| ·全方位视觉应用现状 | 第14-15页 |
| ·本文完成的研究工作和文章结构 | 第15-17页 |
| ·本文完成的研究工作 | 第15-16页 |
| ·文章结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 图像获取及去噪处理 | 第18-30页 |
| ·图像的获取与转换 | 第18-19页 |
| ·图像噪声 | 第19-20页 |
| ·图像噪声的过滤 | 第20-29页 |
| ·频域滤波 | 第20-22页 |
| ·均值滤波 | 第22-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 复杂场景中的运动目标检测 | 第30-63页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第30-37页 |
| ·光流法 | 第30-32页 |
| ·帧差法 | 第32-34页 |
| ·减背景法 | 第34-37页 |
| ·背景建立与更新 | 第37-40页 |
| ·统计方法建立背景模型 | 第37-38页 |
| ·背景自适应更新 | 第38-40页 |
| ·图像阈值分割 | 第40-44页 |
| ·阈值的自适应选取 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| ·形态学滤波处理 | 第44-49页 |
| ·数学形态学方法介绍 | 第45页 |
| ·膨胀与腐蚀运算 | 第45-47页 |
| ·开运算与闭运算 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·连通域标记处理 | 第49-56页 |
| ·连通域标记算法概述 | 第50-51页 |
| ·改进的连通域标记算法 | 第51-54页 |
| ·连通域的数据存储 | 第54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·目标区域合并 | 第56-58页 |
| ·区域合并 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-58页 |
| ·背景干扰物过滤 | 第58-62页 |
| ·目标几何特征介绍 | 第58-60页 |
| ·利用几何特征过滤背景干扰 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 运动目标跟踪 | 第63-85页 |
| ·运动目标跟踪方法介绍 | 第63-65页 |
| ·基于模型的目标跟踪 | 第64页 |
| ·基于特征点匹配的目标跟踪 | 第64页 |
| ·基于区域匹配的目标跟踪 | 第64-65页 |
| ·目标颜色模型建立 | 第65-70页 |
| ·RGB颜色模型 | 第65-66页 |
| ·HSV颜色模型 | 第66-67页 |
| ·RGB格式转换成HSV格式 | 第67-68页 |
| ·实验结果 | 第68-70页 |
| ·卡尔曼滤波实现目标预测 | 第70-77页 |
| ·卡尔曼滤波基本原理 | 第71-73页 |
| ·基于卡尔曼滤波的运动目标预测 | 第73-75页 |
| ·实验结果 | 第75-77页 |
| ·匹配矩阵实现目标跟踪匹配 | 第77-82页 |
| ·目标匹配度的确定 | 第78页 |
| ·匹配矩阵建立 | 第78-79页 |
| ·扫描匹配矩阵 | 第79-80页 |
| ·目标跟踪相关参数设置 | 第80-81页 |
| ·目标跟踪算法描述 | 第81-82页 |
| ·实验结果 | 第82-84页 |
| ·单目标跟踪实验结果 | 第82-83页 |
| ·多目标跟踪实验结果 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 结束语 | 第85-87页 |
| ·总结 | 第85页 |
| ·进一步工作 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第92页 |
