视频序列中运动目标的检测与跟踪
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·运动目标检测与提取 | 第12-13页 |
| ·运动目标阴影检测与抑制 | 第13-14页 |
| ·运动目标跟踪 | 第14-15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-27页 |
| ·数字图像处理的基本概念 | 第17-18页 |
| ·数学形态学图像处理 | 第18-19页 |
| ·静止图像的分割 | 第19-20页 |
| ·阈值的选取 | 第20-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 视频序列中运动目标检测与提取 | 第27-44页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·运动目标检测 | 第28-37页 |
| ·帧间差分法 | 第28-33页 |
| ·背景差分法 | 第33-34页 |
| ·背景模型获取与更新 | 第34-37页 |
| ·本文方法及创新 | 第37-42页 |
| ·算法原理 | 第37-38页 |
| ·分割阈值的确定 | 第38-39页 |
| ·初始背景的提取 | 第39-40页 |
| ·背景的更新 | 第40-42页 |
| ·运动目标提取 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 目标阴影检测与去除 | 第44-57页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·在不同颜色空间下的阴影检测算法 | 第45-51页 |
| ·颜色空间 | 第45-47页 |
| ·RGB模型 | 第45-46页 |
| ·HSV模型 | 第46页 |
| ·两模型空间的相互转换 | 第46-47页 |
| ·RGB空间中的阴影检测方法 | 第47-50页 |
| ·基于亮度的阴影检测算法 | 第47页 |
| ·蓝色分量信息阴影检测 | 第47-48页 |
| ·差分算子阴影检测法 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·HSV空间中的阴影检测方法 | 第50-51页 |
| ·改进的阴影检测算法 | 第51-55页 |
| ·光照模型 | 第51-52页 |
| ·阴影粗略区域的确定 | 第52-54页 |
| ·基于归一化互相关函数的阴影检测方法 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第五章 运动目标跟踪 | 第57-78页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·基于模板匹配的运动目标跟踪 | 第58-66页 |
| ·绝对平衡搜索法 | 第59-60页 |
| ·归一化互相关匹配算法 | 第60页 |
| ·序贯相似性匹配算法 | 第60-62页 |
| ·金字塔分层搜索算法 | 第62-66页 |
| ·初始模板的选择 | 第66-67页 |
| ·基于目标特征的跟踪 | 第67-77页 |
| ·基于最小二乘法的目标跟踪算法 | 第67-72页 |
| ·基于角点匹配的光流目标跟踪算法 | 第72-77页 |
| ·角点检测 | 第72-73页 |
| ·光流匹配 | 第73-74页 |
| ·目标跟踪算法 | 第74-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-81页 |
| ·研究回顾与总结 | 第78-79页 |
| ·工作展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录A | 第86-88页 |
| 附录B (攻读学位期间发表论文和科研情况) | 第88页 |
