| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要内容与结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第13-15页 |
| 1.3.2 主要结构 | 第15-16页 |
| 第2章 移动目标检测与跟踪算法概述 | 第16-28页 |
| 2.1 视频图像的预处理 | 第16-17页 |
| 2.1.1 图像的灰度化处理 | 第16页 |
| 2.1.2 图像的平滑处理 | 第16-17页 |
| 2.2 常用的移动目标检测算法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 光流法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 背景差分法 | 第19-20页 |
| 2.3 常用的移动目标跟踪算法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 目标跟踪相关性匹配算法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 传统的Mean Shift目标跟踪算法 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于特征的多目标检测跟踪算法设计 | 第28-41页 |
| 3.1 背景差分结合帧间差分的目标检测方法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 帧间差分法实验及分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 背景差分法实验及分析 | 第29-30页 |
| 3.1.3 改进方法实验及分析 | 第30-32页 |
| 3.2 基于质心与面积特征的多目标跟踪算法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 算法设计原理 | 第32-35页 |
| 3.2.2 算法实现过程 | 第35-36页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.3 阴影消除算法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 阴影特征分析 | 第38-39页 |
| 3.3.2 阴影消除算法设计 | 第39页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 改进的Mean Shift目标跟踪算法 | 第41-60页 |
| 4.1 传统Mean Shift跟踪算法实验与分析 | 第41-42页 |
| 4.2 基于分块颜色直方图的带宽自适应跟踪算法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 分块颜色直方图 | 第42-43页 |
| 4.2.2 自适应的目标缩放跟踪算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.3 卡尔曼滤波器与Mean Shift相结合的目标跟踪算法 | 第47-56页 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波器的原理 | 第47-50页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第50-52页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 4.4 遮挡情况下的Mean Shift目标跟踪 | 第56-59页 |
| 4.4.1 遮挡情况的判断与处理 | 第56-57页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第57页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
