基于视频图像序列的稳像和目标跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·稳像与目标跟踪技术的研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·稳像和目标跟踪技术国内外发展状况 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作和各章节安排 | 第11-13页 |
| 2 电子稳像理论的基本方法 | 第13-28页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·相机运动模型 | 第13-15页 |
| ·图像的运动模型 | 第15-17页 |
| ·运动估计 | 第17-26页 |
| ·块匹配法 | 第18-20页 |
| ·代表点匹配法 | 第20-21页 |
| ·灰度投影法 | 第21-22页 |
| ·位平面法 | 第22-23页 |
| ·变换域法 | 第23-24页 |
| ·特征匹配法 | 第24-26页 |
| ·运动补偿 | 第26-27页 |
| ·稳像性能评价 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于特征块匹配的稳像算法 | 第28-44页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·基于特征块运动估计 | 第29-36页 |
| ·特征块提取 | 第29-32页 |
| ·自适应特征块匹配 | 第32页 |
| ·误匹配剔除 | 第32-35页 |
| ·全局运动参数 | 第35-36页 |
| ·运动补偿 | 第36-40页 |
| ·自适应运动滤波 | 第36-39页 |
| ·反方向补偿 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 粒子滤波算法 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·目标运动模型 | 第44-45页 |
| ·粒子滤波器 | 第45-49页 |
| ·蒙塔卡罗方法 | 第45-46页 |
| ·重要性采样 | 第46-47页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第47-49页 |
| ·标准的粒子滤波 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于颜色_空间的粒子滤波目标跟踪算法 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·颜色模型 | 第53-57页 |
| ·RGB颜色模型 | 第53-55页 |
| ·HSV颜色模型 | 第55-56页 |
| ·RGB颜色模型转HSV颜色模型 | 第56-57页 |
| ·颜色直方图统计 | 第57页 |
| ·改进的颜色_空间直方图 | 第57-59页 |
| ·积分图像及积分直方图 | 第59-60页 |
| ·积分图像 | 第59页 |
| ·积分直方图 | 第59-60页 |
| ·基于颜色_空间特征的目标跟踪算法过程 | 第60-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文主要研究工作和总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
