| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 运动目标的检测 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·目标检测的基本算法 | 第15-17页 |
| ·帧间差分法 | 第15-16页 |
| ·背景差分法 | 第16-17页 |
| ·基于自适应高斯背景模型的目标检测 | 第17-21页 |
| ·单高斯背景模型 | 第18-19页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第19-21页 |
| ·形态学滤波 | 第21-22页 |
| ·实验结果分析 | 第22-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 CamShift跟踪算法 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基本原理 | 第27-29页 |
| ·颜色空间的转换 | 第27-28页 |
| ·颜色直方图 | 第28-29页 |
| ·直方图投影 | 第29页 |
| ·Mean-shift算法 | 第29-33页 |
| ·Mean-shift向量 | 第29-31页 |
| ·Mean-shift算法步骤及应用 | 第31-33页 |
| ·CamShift算法 | 第33-35页 |
| ·算法实现和分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于自适应颜色特征的CamShift改进算法 | 第40-61页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·运动目标子区域分割 | 第40-43页 |
| ·图像金子塔分割法 | 第40-42页 |
| ·Mean-shift算法应用于图像分割 | 第42-43页 |
| ·相似性度量比较 | 第43-46页 |
| ·目标子区域背景邻域的选择 | 第43-44页 |
| ·区域颜色相似度比较 | 第44-46页 |
| ·实验结果和分析 | 第46-60页 |
| ·图像金字塔法和Mea-shift分割结果比较 | 第46-48页 |
| ·颜色相似度比较的实验结果 | 第48-52页 |
| ·改进算法实验结果及分析 | 第52-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 总结 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |