智能监控中对运动目标的检测和测距技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状及面临问题 | 第14-16页 |
| ·目标的检测和跟踪研究现状 | 第14-15页 |
| ·视觉测距研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究的主要工作和组织结构 | 第16-18页 |
| ·主要工作 | 第16-17页 |
| ·组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 图像处理相关预备知识 | 第18-24页 |
| ·图像的灰度均衡 | 第18-19页 |
| ·图像的滤波 | 第19-21页 |
| ·均值滤波 | 第19-20页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·数字形态学处理 | 第21-23页 |
| ·二值图像的腐蚀和膨胀 | 第22页 |
| ·二值图像的开运算和闭运算 | 第22-23页 |
| ·连通性检验 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第24-38页 |
| ·运动目标的检测方法 | 第24-26页 |
| ·帧间差分法 | 第24-25页 |
| ·背景差分法 | 第25-26页 |
| ·光流法 | 第26页 |
| ·视频的背景建模方法 | 第26-28页 |
| ·混合高斯(MOG) | 第27页 |
| ·马尔科夫随机场模型(MRF) | 第27-28页 |
| ·内核密度估计(KDE) | 第28页 |
| ·码书方法(CB) | 第28页 |
| ·改进的码书建模目标检测方法 | 第28-32页 |
| ·背景模型的建立 | 第29-30页 |
| ·颜色扭曲度和亮度扭曲度的计算 | 第30-31页 |
| ·前景检测和背景更新 | 第31页 |
| ·阴影检测 | 第31-32页 |
| ·实验结果和分析 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第38-47页 |
| ·运动目标跟踪算法研究 | 第38-40页 |
| ·基于区域匹配的跟踪 | 第38页 |
| ·基于模型匹配的跟踪 | 第38-39页 |
| ·基于活动轮廓的跟踪 | 第39页 |
| ·基于特征匹配的跟踪 | 第39-40页 |
| ·基于 Kalman 滤波器的目标跟踪 | 第40-44页 |
| ·Kalman 滤波器的原理 | 第40-42页 |
| ·Kalman 滤波的实时跟踪 | 第42-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 运动目标测距 | 第47-63页 |
| ·摄像机的理想模型 | 第47-49页 |
| ·坐标系的定义 | 第48页 |
| ·线性模型下的坐标变换 | 第48-49页 |
| ·摄像机的畸变模型 | 第49-50页 |
| ·摄像机的标定 | 第50-53页 |
| ·摄像机的标定方法 | 第51页 |
| ·张正友的平面标定法 | 第51-53页 |
| ·单目测距算法 | 第53-56页 |
| ·单目测距算法的实现 | 第56-58页 |
| ·实验结果和分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 硕士期间参与项目与发表论文 | 第69-71页 |
