基于KCF的视频中运动物体的跟踪系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要工作和创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 基于KCF的视频中运动物体跟踪系统总体设计 | 第17-28页 |
| 2.1 视觉图像采集 | 第18-19页 |
| 2.2 硬件平台搭建 | 第19-23页 |
| 2.2.1 硬件选择 | 第19-23页 |
| 2.2.2 平台搭建 | 第23页 |
| 2.3 软件系统设计 | 第23-27页 |
| 2.3.1 开发环境选择 | 第23-24页 |
| 2.3.2 设计原则与思想 | 第24-26页 |
| 2.3.3 软件模块化设计 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 背景分析与视频图像预处理 | 第28-43页 |
| 3.1 复杂图像背景分析 | 第28-29页 |
| 3.2 图像预处理 | 第29-42页 |
| 3.2.1 图像的点运算 | 第30-34页 |
| 3.2.2 图像增强 | 第34-39页 |
| 3.2.3 数学形态学处理 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 运动目标物体检测算法研究 | 第43-53页 |
| 4.1 常用检测算法 | 第43-46页 |
| 4.1.1 帧差分检测法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 光流场法 | 第44-45页 |
| 4.1.3 背景差分法 | 第45-46页 |
| 4.2 运动背景下运动目标物体的检测 | 第46-49页 |
| 4.2.1 局部滤除 | 第46页 |
| 4.2.2 算法程序设计 | 第46-47页 |
| 4.2.3 运动目标物体检测算法 | 第47-49页 |
| 4.3 检测效果 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 5 运动目标物体跟踪算法研究及其分析 | 第53-68页 |
| 5.1 常用运动目标物体跟踪算法 | 第53-55页 |
| 5.1.1 TLD法 | 第54页 |
| 5.1.2 Struck法 | 第54-55页 |
| 5.2 运动背景下运动目标物体的跟踪 | 第55-63页 |
| 5.2.1 KCF简介 | 第55页 |
| 5.2.2 KCF原理 | 第55-60页 |
| 5.2.3 相关软件实现 | 第60-63页 |
| 5.3 系统操作平台设计 | 第63-64页 |
| 5.3.1 系统初始化参数配置 | 第63页 |
| 5.3.2 客户端平台主界面设计 | 第63-64页 |
| 5.4 跟踪效果 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 6 总结和展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 附录Ⅰ攻读硕士期间取得的研究成果及发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
