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基于MPM-MAP框架的运动目标分割与跟踪

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-33页
   ·课题的研究意义第13-14页
   ·运动目标分割研究现状第14-25页
     ·基于时空信息的运动目标分割第14-18页
     ·基于运动的目标分割第18-25页
   ·运动目标跟踪第25-31页
     ·点跟踪第26-27页
     ·核跟踪第27-30页
     ·基于轮廓的跟踪第30-31页
   ·本文的主要研究内容和论文结构第31-33页
     ·本文主要研究内容第31页
     ·论文结构第31-33页
第2章 基于MPM-MAP算法的运动目标分割第33-58页
   ·MPF-MAP图像分割框架第33-38页
     ·MRF-MAP图像分割模型第33-34页
     ·马尔可夫随机场第34-36页
     ·Gibbs势能函数第36-37页
     ·条件迭代模式算法第37-38页
   ·基于MRF-MAP框架的运动分割第38-42页
     ·MPF-MAP运动分割模型第38-39页
     ·MAP算法实现第39页
     ·MPM-MAP算法第39-42页
   ·运动参数估计第42-44页
     ·鲁棒运动估计第42-43页
     ·超松弛迭代算法第43-44页
   ·基于MPM-MAP框架的快速MRF算法第44-48页
     ·算法实现第44-47页
     ·算法伪代码第47-48页
     ·算法分析第48页
   ·仿真实验结果与分析第48-56页
     ·实验环境与测试图像实例第48-51页
     ·实验结果与分析第51-56页
   ·本章小结第56-58页
第3章 基于区域收缩算法的运动目标分割第58-79页
   ·基于MPM-MAP框架的区域收缩算法第58-66页
     ·基于运动像素密度的一致性约束第58-60页
     ·区域收缩算法第60-62页
     ·区域收缩算法效果分析第62-66页
   ·基于区域收缩的运动分割算法第66-69页
     ·结合区域收缩的 MPM-MAP算法第66-67页
     ·基于区域收缩的初始支持区估计第67-68页
     ·错误结果处理第68-69页
   ·准确分割结果的获取第69-71页
   ·实验结果与分析第71-78页
   ·本章小结第78-79页
第4章 基于轴仿射模型的运动估计算法第79-100页
   ·基于参数模型的运动估计第79-84页
     ·运动模型选择第79-80页
     ·运动估计准则函数的定义第80-81页
     ·运动估计算法第81-84页
   ·轴仿射运动模型第84-89页
     ·轴仿射运动模型第84-88页
     ·轴仿射模型与传统仿射模型的关系第88-89页
   ·基于DIRECT算法运动参数估计第89-94页
     ·Lipschitz优化算法第90-91页
     ·DIRECT算法初始化第91页
     ·潜在最优超矩形估计与分解第91-94页
     ·算法分析第94页
   ·实验结果与分析第94-99页
     ·运动估计步骤第94页
     ·实验结果第94-98页
     ·讨论第98-99页
   ·本章小结第99-100页
第5章 基于轴仿射模型的运动目标跟踪第100-114页
   ·运动目标跟踪第100-101页
     ·目标跟踪技术第100-101页
     ·目标表示第101页
   ·卡尔曼滤波算法第101-106页
     ·基于贝叶斯原理的目标跟踪问题第101-102页
     ·卡尔曼滤波器原理第102-106页
   ·本文的运动目标跟踪算法第106-111页
     ·算法总体步骤第106页
     ·目标表示及初始状态获取第106-108页
     ·目标运动的预测与修正模块第108-110页
     ·观测向量协方差的计算第110-111页
   ·实验结果与分析第111-113页
   ·本章小结第113-114页
结论第114-116页
参考文献第116-129页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第129-130页
致谢第130-131页
个人简历第131页

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