| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8页 |
| ·课题研究现状 | 第8-11页 |
| ·检测算法 | 第9-10页 |
| ·跟踪方法 | 第10-11页 |
| ·本文的工作内容 | 第11-13页 |
| 第二章 运动目标的检测 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·帧间差分法 | 第13-17页 |
| ·相邻帧间差分法 | 第13-14页 |
| ·三帧差分法 | 第14页 |
| ·帧间差分法的仿真与实现 | 第14-17页 |
| ·背景减除法 | 第17-21页 |
| ·背景差 | 第17-18页 |
| ·混合高斯模型背景差 | 第18-19页 |
| ·背景减除法的仿真与实现 | 第19-21页 |
| ·形态学处理 | 第21-26页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第22-23页 |
| ·开运算与闭运算 | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 运动目标的跟踪 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于Mean shift的目标跟踪 | 第27-33页 |
| ·Mean shift算法简述 | 第27-30页 |
| ·Mean shift算法在目标跟踪中的应用 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的目标跟踪 | 第33-37页 |
| ·卡尔曼滤波原理简述 | 第33-34页 |
| ·基于卡尔曼预测的目标跟踪 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-37页 |
| ·基于最近邻关联的目标跟踪 | 第37-41页 |
| ·最近邻关联算法简述 | 第37-39页 |
| ·最近邻关联算法实现目标跟踪 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 颜色空间转换与卡尔曼滤波耦合的目标检测与跟踪 | 第42-55页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于颜色空间转换的运动目标检测 | 第42-43页 |
| ·自适应背景分割 | 第42页 |
| ·形态学处理 | 第42-43页 |
| ·基于卡尔曼滤波的目标运动状态预测跟踪 | 第43-47页 |
| ·活动轮廓里的跟踪 | 第43页 |
| ·目标阴影的检测与消除 | 第43-47页 |
| ·实现流程 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-54页 |
| ·单目标实验结果 | 第49-52页 |
| ·多目标实验结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简介 | 第59页 |