| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| §1.1 引言 | 第7页 |
| §1.2 国内外研究动态 | 第7-8页 |
| §1.3 本文研究目的及内容 | 第8-10页 |
| 第二章 总体设计方案 | 第10-13页 |
| §2.1 硬件框图 | 第10-11页 |
| §2.2 软件流程 | 第11-12页 |
| §2.3 小结 | 第12-13页 |
| 第三章 非参数核估计模型及相关算法研究 | 第13-38页 |
| §3.1 目标识别算法概述(几种模型的比较) | 第13-14页 |
| §3.2 非参数核密度估计背景差模型 | 第14-21页 |
| §3.2.1 非参数核密度估计基本理论 | 第16-17页 |
| §3.2.2 基本模型(灰度模型) | 第17页 |
| §3.2.3 改进模型(RGB空间及色度空间模型) | 第17-20页 |
| §3.2.4 误判抑制 | 第20页 |
| §3.2.5 中值滤波 | 第20-21页 |
| §3.2.6 背景更新 | 第21页 |
| §3.3 多目标分割算法 | 第21-24页 |
| §3.3.1 腐蚀、膨胀及区域选择 | 第22-23页 |
| §3.3.2 重心提取 | 第23页 |
| §3.3.3 运动轨迹 | 第23-24页 |
| §3.4 图像切割及融合 | 第24-25页 |
| §3.4.1 从前景中切割目标 | 第24页 |
| §3.4.2 目标与背景融合 | 第24-25页 |
| §3.5 LZW图像压缩算法 | 第25-28页 |
| §3.5.1 编码算法 | 第25-27页 |
| §3.5.2 解码算法 | 第27-28页 |
| §3.6 仿真效果及分析 | 第28-36页 |
| §3.7 小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于DSP的硬件系统平台 | 第38-45页 |
| §4.1 图像传感器 | 第38-39页 |
| §4.2 现场可编程逻辑器件(FPGA) | 第39-40页 |
| §4.3 数字信号处理及数字信号处理器(DSP) | 第40-42页 |
| §4.3.1 数字信号处理技术 | 第40-41页 |
| §4.3.2 数字信号处理器 | 第41-42页 |
| §4.4 图像处理硬件平台 | 第42-44页 |
| §4.4.1 DAM6416P开发板 | 第42-43页 |
| §4.4.2 硬件平台的配置 | 第43-44页 |
| §4.5 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 目标识别及图像传输软件开发 | 第45-57页 |
| §5.1 CCS集成开发环境及相关资源 | 第45-49页 |
| §5.1.1 CCS开发环境 | 第45-46页 |
| §5.1.2 实时嵌入式操作系统DSP/BIOS | 第46-48页 |
| §5.1.3 DAM6416P开发板板级软件资源 | 第48-49页 |
| §5.2 算法的C语言实现及移植 | 第49-54页 |
| §5.2.1 算法的C语言实现 | 第49-50页 |
| §5.2.2 板级资源的利用及程序移植 | 第50-54页 |
| §5.3 C语言代码优化 | 第54-55页 |
| §5.3.1 芯片变量类型特征及优化 | 第54-55页 |
| §5.3.2 编译优化选项 | 第55页 |
| §5.3.3 其他优化措施 | 第55页 |
| §5.4 小结 | 第55-57页 |
| 第六章 实验结果 | 第57-65页 |
| §6.1 实验装置 | 第57-59页 |
| §6.2 图像显示效果 | 第59-62页 |
| §6.3 数据压缩率 | 第62-64页 |
| §6.4 小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| §7.1 本文的研究内容及总结 | 第65-66页 |
| §7.2 视频监控发展前景展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |