| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文层次结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 运动目标跟踪关键技术 | 第16-36页 |
| 2.1 图像预处理 | 第17-27页 |
| 2.1.1 图像灰度增强 | 第17-19页 |
| 2.1.2 图像滤波去噪 | 第19-23页 |
| 2.1.2.1 中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.1.2.2 改进的中值滤波 | 第20-23页 |
| 2.1.3 图像阈值分割 | 第23-24页 |
| 2.1.4 图像形态学处理 | 第24-27页 |
| 2.1.4.1 图像膨胀 | 第24-25页 |
| 2.1.4.2 图像腐蚀 | 第25-26页 |
| 2.1.4.3 图像开闭运算 | 第26-27页 |
| 2.2 运动目标检测 | 第27-32页 |
| 2.2.1 帧间差法 | 第27-29页 |
| 2.2.2 背景减除法 | 第29页 |
| 2.2.3 高斯建模法 | 第29-32页 |
| 2.2.3.1 单高斯概率密度模型 | 第29-30页 |
| 2.2.3.2 混合高斯概率密度模型 | 第30-32页 |
| 2.3 运动目标跟踪 | 第32-35页 |
| 2.3.1 基于运动分析跟踪方法 | 第32-33页 |
| 2.3.1.1 光流法 | 第32-33页 |
| 2.3.2 基于图像匹配跟踪方法 | 第33-34页 |
| 2.3.2.1 基于区域匹配的跟踪方法 | 第33页 |
| 2.3.2.2 基于特征点匹配的跟踪方法 | 第33-34页 |
| 2.3.2.3 基于模型匹配的跟踪方法 | 第34页 |
| 2.3.2.4 基于变形模板的跟踪方法 | 第34页 |
| 2.3.3 基于数据统计的跟踪方法 | 第34-35页 |
| 2.3.3.1 基于贝叶斯的跟踪算法 | 第34-35页 |
| 2.3.3.2 基于粒子滤波的跟踪算法 | 第35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于均值漂移和卡尔曼滤波的单目标跟踪方法 | 第36-49页 |
| 3.1 卡尔曼滤波算法原理 | 第36-38页 |
| 3.2 Mean Shift 跟踪算法 | 第38-42页 |
| 3.2.1 无参密度估计 | 第38-39页 |
| 3.2.2 Mean Shift 跟踪原理 | 第39-40页 |
| 3.2.3 改进 Bhattacharyya 系数的模型匹配 | 第40-42页 |
| 3.3 改进的抗遮挡的目标跟踪算法 | 第42-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于多特征融合的多目标跟踪方法 | 第49-63页 |
| 4.1 改进的自适应混合高斯背景建模算法 | 第49-53页 |
| 4.1.1 学习率自适应的混合高斯建模 | 第50-52页 |
| 4.1.2 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 4.2 基于 Blob 的目标跟踪 | 第53-55页 |
| 4.2.1 Blob 前景分割 | 第53页 |
| 4.2.2 Blob 个数统计 | 第53页 |
| 4.2.3 Blob 信息分析 | 第53-55页 |
| 4.3 颜色特征模型 | 第55-57页 |
| 4.3.1 颜色直方图 | 第56页 |
| 4.3.2 颜色矩 | 第56-57页 |
| 4.3.3 颜色集 | 第57页 |
| 4.4 基于多特征融合的多目标跟踪 | 第57-60页 |
| 4.4.1 目标模型 | 第58-59页 |
| 4.4.2 目标预测 | 第59-60页 |
| 4.4.3 目标跟踪 | 第60页 |
| 4.4.4 遮挡处理 | 第60页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于视频图像的火车测速方法 | 第63-79页 |
| 5.1 基于视频的火车测速关键技术 | 第63-65页 |
| 5.2 阴影消除 | 第65-68页 |
| 5.2.1 阴影特征分析及处理方法 | 第65-66页 |
| 5.2.2 基于 RGB 的阴影消除方法 | 第66页 |
| 5.2.3 基于 HSV 的阴影消除方法 | 第66-68页 |
| 5.3 边缘检测 | 第68-72页 |
| 5.3.1 Roberts 算子 | 第69-70页 |
| 5.3.2 Sobel 算子 | 第70页 |
| 5.3.3 Canny 算子 | 第70-72页 |
| 5.4 霍夫直线检测算法 | 第72-74页 |
| 5.4.1 传统的霍夫直线检测 | 第72页 |
| 5.4.2 改进的霍夫直线检测 | 第72-74页 |
| 5.5 文中火车测速方法 | 第74-77页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第77-78页 |
| 5.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |