| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题的应用背景分析 | 第7-11页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·背景分析 | 第8-9页 |
| ·面临的主要问题 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·OpenCV简介 | 第11页 |
| ·MFC简介 | 第11-12页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 针对运动背景的处理策略 | 第14-24页 |
| ·直接处理策略 | 第14-17页 |
| ·全局运动补偿策略 | 第17-24页 |
| ·六参数仿射模型 | 第17-18页 |
| ·最小二乘法 | 第18-20页 |
| ·特征点 | 第20-24页 |
| 第三章 运动目标的检测 | 第24-37页 |
| ·基于检测的目标检测算法 | 第24-31页 |
| ·光流法 | 第24-26页 |
| ·帧差法 | 第26-27页 |
| ·背景差法 | 第27-31页 |
| ·基于识别的目标检测算法 | 第31-36页 |
| ·直方图 | 第31-34页 |
| ·模板匹配 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 运动摄像机下多运动目标的检测与跟踪 | 第37-55页 |
| ·前景点的提取 | 第37-42页 |
| ·获取摄像机的运动参数 | 第37-40页 |
| ·全局运动补偿 | 第40-42页 |
| ·前景点的聚类 | 第42-48页 |
| ·相异度和聚类 | 第42-43页 |
| ·K-means和改进的Global K-means | 第43-48页 |
| ·运动目标区域的模板匹配策略 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·MFC程序演示 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |