| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状及难点 | 第13-14页 |
| ·OpenCV概述 | 第14-17页 |
| ·本课题的研究内容与创新点 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 视频图像预处理 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·图像灰度化 | 第19-20页 |
| ·图像去噪 | 第20-25页 |
| ·均值滤波 | 第21-22页 |
| ·中值滤波 | 第22-24页 |
| ·一种改进的快速并行中值滤波方法 | 第24-25页 |
| ·图像二值化 | 第25-28页 |
| ·数学形态学滤波 | 第28-33页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第29-32页 |
| ·开运算和闭运算 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 视频前景检测模块的建立 | 第35-55页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·前景检测的基本算法 | 第35-41页 |
| ·光流场法 | 第35-36页 |
| ·帧间差分法 | 第36-38页 |
| ·背景差分法 | 第38-41页 |
| ·本课题所用背景检测算法 | 第41-51页 |
| ·初始背景的建立 | 第41-44页 |
| ·阈值选取方法 | 第44-47页 |
| ·背景更新 | 第47-50页 |
| ·背景检测程序流程图 | 第50-51页 |
| ·运动目标框架设计及模块添加 | 第51-53页 |
| ·运动目标总框架的设计 | 第51-52页 |
| ·前景检测模块设计 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 视频运动车辆跟踪 | 第55-77页 |
| ·运动目标特征 | 第55-56页 |
| ·常见的运动目标跟踪算法 | 第56-61页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第56-57页 |
| ·基于3-D模型的跟踪方法 | 第57页 |
| ·基于变形模型的跟踪方法 | 第57-58页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第58页 |
| ·基于团块的目标跟踪 | 第58-61页 |
| ·Kalman滤波器介绍 | 第61-63页 |
| ·基于形心特征与Kalman滤波器相结合的团块跟踪 | 第63-72页 |
| ·目标质心与面积特征计算 | 第64-67页 |
| ·Kalman运动估计模型设计 | 第67-70页 |
| ·目标特征匹配 | 第70-71页 |
| ·模型更新设计 | 第71-72页 |
| ·程序运行结果分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-77页 |
| 第五章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 附录:前景检测部分软件程序 | 第79-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 硕士期间发表论文 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |