| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·课题研究意义及应用前景 | 第10-11页 |
| ·移动目标检测与跟踪概述 | 第11-13页 |
| ·伪装色移动目标检测与跟踪的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·文章组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 数字图像处理基础知识 | 第16-30页 |
| ·计算机内存中的数字图像 | 第16-17页 |
| ·图像的基本处理方法 | 第17-25页 |
| ·图像灰度拉伸 | 第17-19页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-20页 |
| ·基于空域处理的图像去噪 | 第20-24页 |
| ·边缘检测 | 第24-25页 |
| ·图像的基本分割方法 | 第25-29页 |
| ·基于阈值的图像分割 | 第25-28页 |
| ·可变形分割模型—Snake算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 移动目标检测与跟踪 | 第30-38页 |
| ·背景建模 | 第30-32页 |
| ·目标建模 | 第32-34页 |
| ·运动分析—光流场 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于空间结构关联性的伪装色移动目标检测与跟踪 | 第38-60页 |
| ·空间结构关联性概述 | 第38-40页 |
| ·SIFT特征点提取 | 第40-46页 |
| ·图像的多尺度空间分析—高斯金字塔 | 第41-43页 |
| ·定位图像特征点 | 第43-44页 |
| ·确定主方向 | 第44页 |
| ·特征点描述 | 第44-46页 |
| ·空间结构关联性表征方法 | 第46-52页 |
| ·空间结构关键点 | 第46-48页 |
| ·空间结构关联性的建立 | 第48-50页 |
| ·基于空间关联性的伪装色移动目标检测 | 第50-52页 |
| ·运动预测及搜索 | 第52-54页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第52-53页 |
| ·基于运动连续性的状态预测 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-58页 |
| ·实验结果 | 第54-57页 |
| ·算法的优点和缺点分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 其他工作小结 | 第60-66页 |
| ·机动车牌照定位 | 第60-62页 |
| ·电力机器人的双目视觉伺服系统 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |