视频监控中运动目标检测与跟踪技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文选题和研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 图像处理基础知识 | 第15-24页 |
| ·图像灰度化技术 | 第15-16页 |
| ·图像二值化技术 | 第16页 |
| ·噪声处理技术 | 第16-18页 |
| ·形态学处理技术 | 第18-19页 |
| ·相关改进及实验结果 | 第19-22页 |
| ·一种改进的多级中值滤波 | 第19-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第24-42页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第24-28页 |
| ·光流计算法 | 第24-26页 |
| ·帧间差分法 | 第26-27页 |
| ·背景差分法 | 第27-28页 |
| ·高斯背景建模法 | 第28-31页 |
| ·单高斯模型法 | 第28-29页 |
| ·混合高斯模型法 | 第29-31页 |
| ·自适应阈值分割技术 | 第31-32页 |
| ·阴影检测与消除 | 第32-33页 |
| ·结合混合高斯模型与背景差分的目标检测方法 | 第33-41页 |
| ·准备工作 | 第33-38页 |
| ·结合混合高斯模型和背景差分的运动目标检测算法 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 运动目标跟踪 | 第42-70页 |
| ·目标跟踪方法分类 | 第42-45页 |
| ·SIFT 特征匹配算法 | 第45-54页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第45-52页 |
| ·SIFT 特征匹配 | 第52-53页 |
| ·SIFT 算法总结 | 第53-54页 |
| ·改进的低维度SIFT 运动目标跟踪算法 | 第54-68页 |
| ·准备工作 | 第54-63页 |
| ·改进的低维度SIFT 运动目标跟踪算法 | 第63-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 视频监控平台设计与实现 | 第70-82页 |
| ·OpenCV 简介 | 第70页 |
| ·OpenCV 对视频图像的基本操作 | 第70-72页 |
| ·软件平台设计流程 | 第72-77页 |
| ·软件系统界面 | 第77-78页 |
| ·实验及结果分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结和展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
