基于视频的运动目标检测与跟踪研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 运动目标检测与跟踪的技术基础 | 第13-24页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·数字图像处理技术 | 第13-20页 |
| ·数字图像的基本概念 | 第13-14页 |
| ·图像的噪声和滤波 | 第14-18页 |
| ·形态学图像处理 | 第18-20页 |
| ·目标特征介绍 | 第20-23页 |
| ·颜色特征的彩色模型 | 第20-22页 |
| ·颜色直方图 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 视频运动目标检测 | 第24-33页 |
| ·前言 | 第24页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第24-28页 |
| ·背景差分法 | 第25-26页 |
| ·帧间差分法 | 第26-27页 |
| ·光流法 | 第27-28页 |
| ·改进背景差分法的检测方法 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于Mean shift的运动目标跟踪 | 第33-45页 |
| ·前言 | 第33-34页 |
| ·Mean shift理论 | 第34-38页 |
| ·无参密度估计 | 第34-36页 |
| ·Mean shift向量 | 第36-38页 |
| ·基于Mean shift算法的目标跟踪 | 第38-41页 |
| ·目标模型的建立 | 第38-39页 |
| ·候选模型的建立 | 第39页 |
| ·相似性度量 | 第39-40页 |
| 4 3.4 Mean shift法的实现 | 第40-41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 改进后Mean shift算法的目标跟踪 | 第45-56页 |
| ·前言 | 第45-46页 |
| ·kalman滤波器 | 第46-49页 |
| ·kalman滤波器原理介绍 | 第47-48页 |
| ·kalman滤波器方程 | 第48-49页 |
| ·基于kalman的Mean shift改进 | 第49-50页 |
| ·实验结果和分析 | 第50-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·主要总结 | 第56页 |
| ·未来工作的展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第63页 |
