| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第11-12页 |
| ·基于视频监控的运动目标检测与跟踪技术的研究现状 | 第11页 |
| ·遮挡问题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题的主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 船只目标检测 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·运动目标检测方法概述 | 第14-18页 |
| ·帧间差分法 | 第14-16页 |
| ·背景差分法 | 第16-18页 |
| ·三帧差分法与背景差分法相结合的运动船只目标检测 | 第18-23页 |
| ·三帧差分法 | 第18-20页 |
| ·基于混合高斯模型的背景的背景建模与更新 | 第20-22页 |
| ·三帧差分法与背景差分法相结合 | 第22-23页 |
| ·后处理 | 第23-24页 |
| ·形态学处理 | 第23页 |
| ·运动目标的定位 | 第23-24页 |
| ·实验结果分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 船只目标跟踪 | 第27-49页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·颜色空间及颜色直方图理论 | 第27-30页 |
| ·颜色模型 | 第27-29页 |
| ·从RGB颜色模型到HSV颜色模型的转换 | 第29-30页 |
| ·颜色直方图 | 第30页 |
| ·MeanShift算法原理及步骤 | 第30-35页 |
| ·基于CamShift算法的船只目标跟踪 | 第35-41页 |
| ·CamShift算法自动调节跟踪窗口的原理 | 第35-36页 |
| ·算法流程 | 第36-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-41页 |
| ·Kalman滤波器对船只目标位置的预测 | 第41-44页 |
| ·Kalman滤波器原理 | 第41-42页 |
| ·Kalman滤波器在目标位置预测中的应用 | 第42-44页 |
| ·基于CamShift算法和Kalman滤波器相结合的船只目标跟踪 | 第44-48页 |
| ·算法原理 | 第45-46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 船只跟踪中的遮挡处理 | 第49-65页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·遮挡问题的解决方法 | 第49-51页 |
| ·基于凸包的船只遮挡检测 | 第51-53页 |
| ·船只目标的凸包 | 第51页 |
| ·基于船只目标凸包信息的遮挡检测 | 第51-53页 |
| ·SIFT算法 | 第53-61页 |
| ·检测尺度空间极值点 | 第53-56页 |
| ·特征点的精确定位 | 第56-57页 |
| ·特征点的方向分配 | 第57-58页 |
| ·生成特征描述子 | 第58-59页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第59-61页 |
| ·基于SIFT算法的遮挡处理 | 第61-64页 |
| ·遮挡处理流程 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 研究生履历 | 第71页 |