视频信号中简单对象追踪技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| ·课题背景 | 第15页 |
| ·研究现状 | 第15-17页 |
| ·运动对象检测算法 | 第15-16页 |
| ·运动对象追踪算法 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17页 |
| ·章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 技术介绍 | 第19-23页 |
| ·OpenCV简介 | 第19-20页 |
| ·OpenCV的特征 | 第19页 |
| ·OpenCV的功能 | 第19-20页 |
| ·基本的图像处理技术 | 第20-22页 |
| ·图像转换 | 第20-21页 |
| ·图像增强 | 第21页 |
| ·图像平滑 | 第21页 |
| ·形态学处理 | 第21-22页 |
| ·连通性分析 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 对象检测算法的研究 | 第23-35页 |
| ·瞬时差分法 | 第23-27页 |
| ·基本原理 | 第23-24页 |
| ·对称差分法 | 第24-26页 |
| ·对称差分法的改进 | 第26-27页 |
| ·背景差分法 | 第27-30页 |
| ·基本原理 | 第27-28页 |
| ·基于统计模型的背景估计与更新 | 第28-29页 |
| ·基于高斯模型的背景估计与更新 | 第29-30页 |
| ·阴影的检测与去除 | 第30-32页 |
| ·基于模型的阴影检测算法 | 第31-32页 |
| ·基于阴影属性的阴影检测方法 | 第32页 |
| ·本文采用的对象检测算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 对象追踪算法的研究 | 第35-47页 |
| ·均值漂移算法 | 第35-38页 |
| ·MeanShift算法 | 第35-36页 |
| ·Camshift算法 | 第36-38页 |
| ·预测滤波算法 | 第38-43页 |
| ·粒子滤波 | 第39-40页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第40-43页 |
| ·视频中的遮挡 | 第43-44页 |
| ·本文采用的对象追踪算法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 简单对象追踪系统的设计 | 第47-55页 |
| ·系统的整体结构 | 第47页 |
| ·视频信号采集 | 第47-48页 |
| ·对象检测 | 第48-50页 |
| ·自动检测的实现 | 第48-50页 |
| ·手动选定的实现 | 第50页 |
| ·对象追踪的实现 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文内容总结 | 第55页 |
| ·本中工作的不足 | 第55-56页 |
| ·下一步进行的工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第61-63页 |
| 导师及作者简介 | 第63-64页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第64-65页 |
