均值移动算法及在图像处理和目标跟踪中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究的意义 | 第11页 |
| ·均值移动算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·均值移动算法理论研究状况 | 第11-12页 |
| ·均值移动算法应用研究状况 | 第12页 |
| ·图像平滑、分割和目标跟踪的研究现状 | 第12-14页 |
| ·图像平滑研究现状 | 第12页 |
| ·图像分割研究现状 | 第12-14页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 均值移动算法理论研究 | 第16-60页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·均值移动算法原理 | 第16-17页 |
| ·密度函数与核函数凹凸性研究 | 第17-19页 |
| ·均值移动点存在条件研究 | 第19-22页 |
| ·均值移动算法密度递增性研究 | 第22-33页 |
| ·窗内函数密度递增性关系 | 第22-28页 |
| ·窗间函数密度递增性关系 | 第28-33页 |
| ·均值移动算法收敛性研究 | 第33-38页 |
| ·均值移动算法步长研究 | 第38-39页 |
| ·均值移动算法密度极大值点研究 | 第39-41页 |
| ·均值移动点密度递增性稳定性研究 | 第41-43页 |
| ·收敛点处密度梯度为零充要条件研究 | 第43-44页 |
| ·均值移动算法实验 | 第44-58页 |
| ·多步运动方式 | 第45-51页 |
| ·单步运动方式 | 第51-56页 |
| ·两种运动方式实验结果比较分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第3章 基于均值移动算法的图像平滑 | 第60-77页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·颜色空间转化公式 | 第60-62页 |
| ·最优图像合成算法 | 第62-65页 |
| ·基于均值移动算法的图像平滑步骤 | 第65-66页 |
| ·实验分析 | 第66-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 基于优化模板和均值移动算法的图像分割 | 第77-93页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·静态图像分割 | 第77页 |
| ·视频图像运动目标分割 | 第77-86页 |
| ·差分法 | 第78页 |
| ·图像二值化 | 第78-79页 |
| ·图像去噪 | 第79-80页 |
| ·优化差分模板 | 第80-84页 |
| ·边缘检测 | 第84-85页 |
| ·目标分割模板 | 第85-86页 |
| ·实验分析 | 第86-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第5章 基于均值移动算法的运动目标跟踪 | 第93-110页 |
| ·引言 | 第93页 |
| ·特征提取 | 第93-96页 |
| ·色彩概率分布图 | 第93-94页 |
| ·运动目标特征提取 | 第94-96页 |
| ·运动目标特征更新 | 第96-98页 |
| ·自适应跟踪窗选取 | 第98-105页 |
| ·跟踪窗缩放变化分析 | 第99-104页 |
| ·跟踪窗旋转变化分析 | 第104-105页 |
| ·运动目标跟踪步骤 | 第105-106页 |
| ·实验分析 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 结论 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 附录A | 第124-135页 |
| 附录B | 第135-136页 |
| 附录C | 第136页 |
