一种基于动态图像的多目标识别计数方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题的来源 | 第8页 |
| ·课题的提出及其意义 | 第8-9页 |
| ·数字图像处理简介 | 第9-13页 |
| ·数字图像、动态图像的定义 | 第9页 |
| ·数字图像处理技术的内容 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理系统的组成 | 第10-11页 |
| ·数字图像处理的特点 | 第11-12页 |
| ·数字图像处理的应用以及发展动向 | 第12-13页 |
| ·本文算法的主要内容 | 第13-16页 |
| ·图像识别 | 第14-15页 |
| ·多目标跟踪 | 第15-16页 |
| ·本论文所研究动态图像多目标识别与跟踪计数的问题 | 第16-17页 |
| ·本论文所做的工作 | 第17页 |
| ·本论文的框架介绍 | 第17-19页 |
| 第二章 目标提取的算法基础 | 第19-34页 |
| ·分析所研究运动目标图像特点及处理方法的选取 | 第19-21页 |
| ·系统初始化 | 第21-22页 |
| ·彩色图像的灰度变换 | 第21页 |
| ·背景图像的选取 | 第21-22页 |
| ·图像分块处理 | 第22页 |
| ·运动目标存在的检测 | 第22-23页 |
| ·图像分割 | 第23-26页 |
| ·图像的滤波 | 第26-27页 |
| ·图像标识 | 第27-28页 |
| ·目标分类与目标形态修正 | 第28页 |
| ·本课题目标提取的过程 | 第28-34页 |
| 第三章 一种改进的自适应运动目标检测算法 | 第34-40页 |
| ·运动目标检测的常用方法及其优缺点 | 第34-35页 |
| ·一种改进的自适应运动检测方法 | 第35-36页 |
| ·运动检测的效果比较 | 第36-39页 |
| ·运动目标检测流程图 | 第39-40页 |
| 第四章 多目标跟踪与计数算法 | 第40-51页 |
| ·常用多目标跟踪算法介绍及跟踪算法的选取 | 第40-42页 |
| ·本文目标链代价函数的提出 | 第42-44页 |
| ·目标链 | 第42-43页 |
| ·图像序列中目标运动的特点 | 第43页 |
| ·代价函数表达式 | 第43-44页 |
| ·预测模块确定搜索区域 | 第44-47页 |
| ·经典卡尔曼滤波概述 | 第45页 |
| ·基于Kalman滤波预测搜索区域 | 第45-47页 |
| ·目标链的建立和特征值的更新 | 第47-51页 |
| ·跟踪区域的分割 | 第47-48页 |
| ·目标链的建立与目标的计数 | 第48-49页 |
| ·算法的改进 | 第49-51页 |
| 第五章 实验仿真结果与分析 | 第51-64页 |
| ·实验系统的硬件组成 | 第51-54页 |
| ·实验系统的软件整体程序流程 | 第54页 |
| ·试验结果 | 第54-62页 |
| ·总结与展望 | 第62-64页 |
| 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
