智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·运动目标检测与跟踪 | 第13-16页 |
| ·运动目标检测与跟踪的研究概况 | 第13-15页 |
| ·运动目标检测与跟踪的难点问题 | 第15-16页 |
| ·本文的工作与安排 | 第16-17页 |
| 第2章 图像预处理技术 | 第17-24页 |
| ·图像的灰度均衡化 | 第17-19页 |
| ·图像滤波 | 第19-21页 |
| ·均值滤波 | 第19-20页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·二值图像的处理 | 第21-23页 |
| ·数学形态学 | 第22页 |
| ·连通性检验 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 运动目标检测 | 第24-36页 |
| ·运动目标检测基本方法研究 | 第24-27页 |
| ·光流法 | 第24-25页 |
| ·背景差分法 | 第25-26页 |
| ·帧间差分法 | 第26-27页 |
| ·阈值选取的讨论 | 第27-28页 |
| ·改进的目标检测方法 | 第28-35页 |
| ·三帧差分法 | 第28-31页 |
| ·五帧差分法 | 第31-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 运动目标跟踪 | 第36-55页 |
| ·特征值的选取 | 第36-41页 |
| ·基于Kalman滤波器的目标跟踪 | 第41-47页 |
| ·Kalman滤波的原理 | 第41-45页 |
| ·Kalman运动模型的建立 | 第45-46页 |
| ·跟踪算法实现 | 第46-47页 |
| ·改进的特征匹配方法 | 第47-48页 |
| ·多目标跟踪的研究 | 第48-51页 |
| ·多目标运动情况的研究 | 第48-49页 |
| ·遮挡问题的研究 | 第49-51页 |
| ·跟踪实验结果及分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 软件设计与实现 | 第55-62页 |
| ·OpenCV介绍 | 第55-56页 |
| ·系统框架及主要模块介绍 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
