| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·视频运动跟踪技术的主要困难 | 第9页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第9-11页 |
| 2 camshift算法理论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·图像处理基础知识 | 第11-15页 |
| ·颜色空间模型 | 第11-14页 |
| ·图像阶矩 | 第14-15页 |
| ·meanshift算法理论 | 第15-18页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·n维空间的无参密度估计 | 第15-16页 |
| ·meanshift理论推导 | 第16-18页 |
| ·meanshift目标跟踪算法原理 | 第18页 |
| ·camshift算法理论 | 第18-22页 |
| ·camshift算法概述 | 第18-20页 |
| ·camshift算法搜索窗口自适应原理 | 第20页 |
| ·初始化搜索窗口 | 第20-21页 |
| ·实验结果及分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 典型改进camshift算法研究 | 第23-40页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·基于kalman滤波的camshift目标跟踪算法 | 第23-31页 |
| ·卡尔曼滤波器理论简介 | 第24-27页 |
| ·算法原理 | 第27-28页 |
| ·关于遮挡问题的讨论 | 第28页 |
| ·算法流程图 | 第28-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·基于帧间差分的camshift算法 | 第31-38页 |
| ·帧间差分法 | 第31-32页 |
| ·数学形态学滤波 | 第32-36页 |
| ·算法原理 | 第36页 |
| ·算法流程图 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 4 基于背景加权直方图和帧间差分的camshift算法 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·算法原理 | 第41-45页 |
| ·算法流程图 | 第41页 |
| ·背景加权直方图在算法中的作用 | 第41-42页 |
| ·帧间差分法在算法中的作用 | 第42页 |
| ·运动估计在算法改进中的作用 | 第42-43页 |
| ·算法实验结果及分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 camshift算法在TMS320DM642上的实现 | 第46-57页 |
| ·算法验证硬件平台 | 第46-49页 |
| ·核心处理芯片TMS320DM642 | 第46-48页 |
| ·SEED VPM642评估板 | 第48-49页 |
| ·TMS320DM642视频口 | 第49-52页 |
| ·TMS320DM642视频口简介 | 第49-50页 |
| ·视频编码器和解码器 | 第50-51页 |
| ·视频口驱动配置 | 第51-52页 |
| ·系统的软件设计 | 第52-56页 |
| ·软件开发平台 | 第52-53页 |
| ·程序的加载 | 第53-54页 |
| ·系统的初始化 | 第54-55页 |
| ·FLASH的烧写 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6. 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
