复杂环境下运动目标的检测与跟踪
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7页 |
| ·研究现状及发展动态 | 第7-11页 |
| ·运动目标检测与提取的现状 | 第7-8页 |
| ·运动目标跟踪的现状 | 第8-10页 |
| ·运动目标检测与跟踪的难点 | 第10-11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-12页 |
| 2 一种基于对称差和背景差的动目标综合检测方法 | 第12-36页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·基于序列差的目标检测方法分析 | 第12-19页 |
| ·序列差分的实现 | 第12-13页 |
| ·图像分割的阈值选取 | 第13-17页 |
| ·形态学滤波处理 | 第17-18页 |
| ·序列差分检测结果 | 第18-19页 |
| ·基于背景差的目标检测方法分析 | 第19-22页 |
| ·背景差分的实现 | 第19-21页 |
| ·背景生成方法及更新 | 第21-22页 |
| ·自适应背景模型获取更新算法分析与比较 | 第22-32页 |
| ·单高斯背景模型及改进 | 第22-24页 |
| ·多高斯背景模型 | 第24-27页 |
| ·基于LBP纹理的背景模型及改进 | 第27-30页 |
| ·几种背景获取方法的结果比较 | 第30-32页 |
| ·基于对称差和背景差分的综合检测方法 | 第32-35页 |
| ·检测方法引入 | 第32页 |
| ·方法步骤 | 第32-33页 |
| ·试验结果 | 第33-35页 |
| ·方法改进之处 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 3 一种基于卡尔曼滤波的目标跟综方法研究 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·目标特征匹配方法分析 | 第36-38页 |
| ·绝对平衡搜索算法 | 第36-37页 |
| ·归一化互相关算法 | 第37-38页 |
| ·基于卡尔曼滤波的跟踪方法 | 第38-42页 |
| ·卡尔曼滤波分析 | 第38-39页 |
| ·卡尔曼滤波的运动估计模型 | 第39-41页 |
| ·基于卡尔曼滤波的跟踪步骤 | 第41-42页 |
| ·试验结果及分析 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 抗遮挡的目标跟踪方法研究 | 第44-64页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·均值偏移理论在目标跟踪中的应用 | 第44-50页 |
| ·均值偏移理论分析 | 第44-47页 |
| ·均值偏移在目标跟踪中的实现 | 第47-50页 |
| ·基于运动预测的均值偏移目标跟踪方法 | 第50-56页 |
| ·卡尔曼滤波建模 | 第50-51页 |
| ·颜色和LBP纹理联合直方图目标建模 | 第51-52页 |
| ·遮挡判定 | 第52页 |
| ·目标模型更新 | 第52-53页 |
| ·方法过程描述 | 第53页 |
| ·试验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·一种基于均值偏移的粒子滤波跟踪方法 | 第56-62页 |
| ·粒子滤波理论在跟踪中的应用 | 第57-59页 |
| ·基于均值偏移的粒子滤波方法实现 | 第59-60页 |
| ·方法改进之处 | 第60页 |
| ·试验结果 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 5 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·待研究问题及展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
