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视频监控中运动目标检测与跟踪方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·引言第9-10页
   ·运动目标检测与跟踪国内外研究现状第10-12页
     ·运动目标检测研究的发展与现状第10-11页
     ·运动目标跟踪研究的发展与现状第11-12页
   ·本论文的主要研究内容和章节安排第12-13页
   ·本章小结第13-14页
第2章 图像处理基本理论第14-20页
   ·图像灰度化处理第14页
   ·图像滤波第14-16页
     ·中值滤波第14-15页
     ·数学形态学滤波第15-16页
   ·图像分割第16-19页
     ·迭代阈值分割第16页
     ·OSTU 阈值分割第16-17页
     ·本文改进的自适应阈值分割第17页
     ·几种阈值分割算法比较第17-19页
   ·本章小结第19-20页
第3章 运动目标检测算法原理第20-26页
   ·背景差分算法第20-22页
     ·尺度滤波器第21-22页
     ·鲁棒检测方法第22页
   ·帧间差分算法第22-24页
   ·光流法第24页
   ·分析比较各种算法第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第4章 运动目标检测算法及分析第26-49页
   ·背景建模第27-33页
     ·统计直方图第27-28页
     ·基于时间轴滤波的背景建模第28页
     ·卡尔曼滤波法第28-29页
     ·混合高斯模型第29-30页
     ·改进的连续帧差法第30-31页
     ·基于空域多维直方图的非参背景估计第31-33页
   ·背景更新第33-34页
     ·连续帧差法的背景更新策略第33页
     ·混合高斯模型的背景更新策略第33-34页
     ·非参背景估计的参数更新策略第34页
   ·实验与分析第34-39页
     ·定性分析第35-37页
     ·定量分析第37-39页
   ·阴影抑制第39-48页
     ·基于颜色空间变换的阴影抑制第39-41页
     ·基于统计的阴影检测第41-43页
     ·基于物理模型的阴影检测第43-44页
     ·基于混合高斯模型的阴影抑制第44-46页
     ·基于双阈值的阴影抑制第46-47页
     ·实验结果分析第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第5章 运动目标的跟踪算法第49-58页
   ·卡尔曼滤波基本原理第49-52页
     ·卡尔曼滤波思想及算法第49-50页
     ·卡尔曼滤波的特点第50-51页
     ·卡尔曼滤波器的参数选择第51-52页
   ·基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法第52-54页
     ·运动目标跟踪算法第52-53页
     ·运动目标匹配算法第53-54页
   ·实验结果与分析第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第6章 总结与展望第58-60页
   ·总结第58页
   ·待解决问题第58-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第64页

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