| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 运动目标检测与跟踪的研究概况 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 运动目标检测与跟踪基础理论 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 图像的灰度化 | 第17-18页 |
| 2.3 二值图像及其后续处理 | 第18-22页 |
| 2.3.1 二值图像 | 第18-19页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.3 数学形态学处理 | 第20-21页 |
| 2.3.4 连通性分析 | 第21-22页 |
| 2.4 边缘检测 | 第22-26页 |
| 2.4.1 Sobel算子 | 第23-24页 |
| 2.4.2 Laplacian算子 | 第24页 |
| 2.4.3 Canny算子 | 第24-25页 |
| 2.4.4 实验分析 | 第25-26页 |
| 2.5 传统的运动目标检测算法 | 第26-30页 |
| 2.5.1 帧间差分法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 背景建模法 | 第27-29页 |
| 2.5.3 光流法 | 第29页 |
| 2.5.4 各目标检测算法的比较分析 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于帧间差分的运动目标检测 | 第31-45页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 三帧差分法 | 第31-33页 |
| 3.3 LK光流法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 LK光流法原理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 金字塔LK光流法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 Harris角点 | 第35-37页 |
| 3.3.4 Shi-Tomasi角点 | 第37页 |
| 3.4 改进的结合LK光流的分级阈值三帧差分算法 | 第37-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于背景建模的运动目标检测 | 第45-61页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 ViBe运动检测算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 ViBe的模型建立及初始化 | 第46-47页 |
| 4.2.2 ViBe的背景模型更新 | 第47-49页 |
| 4.2.3 ViBe算法的优缺点 | 第49页 |
| 4.3 结合边缘检测的改进三帧差分算法 | 第49-53页 |
| 4.4 改进的ViBe运动目标检测算法 | 第53-60页 |
| 4.4.1 ViBe算法的快速去“拖影” | 第54-56页 |
| 4.4.2 ViBe算法的消除光照突变影响的改进 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 运动目标跟踪算法研究 | 第61-79页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 运动目标跟踪的基本方法 | 第61-63页 |
| 5.2.1 基于目标轮廓的跟踪算法 | 第61-62页 |
| 5.2.2 基于区域匹配的跟踪算法 | 第62页 |
| 5.2.3 基于特征匹配的跟踪算法 | 第62-63页 |
| 5.2.4 核方法 | 第63页 |
| 5.3 基于Camshift的运动目标跟踪方法 | 第63-69页 |
| 5.3.1 Meanshift目标跟踪的基本原理 | 第63-65页 |
| 5.3.2 Camshift目标跟踪算法 | 第65-69页 |
| 5.4 ORB特征点匹配 | 第69-71页 |
| 5.4.1 特征点提取 | 第69-70页 |
| 5.4.2 ORB特征点描述子 | 第70-71页 |
| 5.5 结合ORB特征匹配的Camshift目标跟踪算法 | 第71-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |