| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 课题在国内外的研究现状及发展 | 第8-9页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 目标检测中的图像处理及边缘检测 | 第11-19页 |
| 2.1 图像去噪 | 第11-13页 |
| 2.1.1 均值滤波 | 第11-12页 |
| 2.1.2 中值滤波 | 第12页 |
| 2.1.3 维纳滤波 | 第12-13页 |
| 2.2 数学形态学 | 第13-15页 |
| 2.2.1 膨胀和腐蚀 | 第13-14页 |
| 2.2.2 开运算和闭运算 | 第14-15页 |
| 2.3 边缘检测 | 第15-17页 |
| 2.3.1 Canny边缘检测 | 第16页 |
| 2.3.2 边缘检测方法对比分析 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 运动目标检测技术 | 第19-33页 |
| 3.1 传统目标检测算法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 光流法 | 第19-20页 |
| 3.1.2 背景差分法 | 第20-22页 |
| 3.1.3 帧间差分法 | 第22-23页 |
| 3.2 对称帧差法 | 第23-24页 |
| 3.3 算法的改进 | 第24-28页 |
| 3.3.1 基于对称差分和改进混合高斯模型相结合的目标检测算法 | 第24-26页 |
| 3.3.2 对称帧差法和边缘检测相融合的目标检测算法 | 第26-28页 |
| 3.4 目标检测方法仿真及分析 | 第28-32页 |
| 3.4.1 对称差分法与混合高斯模型相结合的仿真实验 | 第28-29页 |
| 3.4.2 对称帧差法与Canny边缘检测结合的仿真实验 | 第29-30页 |
| 3.4.3 算法融合的仿真实验 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小节 | 第32-33页 |
| 第四章 运动目标跟踪技术 | 第33-49页 |
| 4.1 传统目标跟踪方法 | 第33-35页 |
| 4.1.1 基于特征的跟踪 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基于区域的跟踪 | 第34页 |
| 4.1.3 基于活动轮廓的跟踪 | 第34页 |
| 4.1.4 基于模型的跟踪 | 第34-35页 |
| 4.2 Camshift算法在目标跟踪中的应用 | 第35-41页 |
| 4.2.1 Mean-shift算法在目标跟踪中的应用 | 第35-37页 |
| 4.2.2 Camshift算法在目标跟踪中的应用 | 第37-41页 |
| 4.3 Kalman滤波算法在目标跟踪中的应用 | 第41-43页 |
| 4.3.1 Kalman滤波 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第42-43页 |
| 4.4 改进的CamShift算法与Kalman相融合的跟踪算法 | 第43-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
