| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| Extended Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 图清单 | 第14-16页 |
| 表清单 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第18-19页 |
| ·煤矿井下视频的特点以及研究的必要性 | 第19-20页 |
| ·相关技术及研究进展 | 第20-26页 |
| ·论文研究内容 | 第26-27页 |
| ·论文组织结构 | 第27-28页 |
| 2 煤矿井下视频图像增强 | 第28-49页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·图像增强方法概述 | 第28-30页 |
| ·基于色彩保持的低照度视频实时增强算法 | 第30-36页 |
| ·基于模糊理论的图像增强 | 第36-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 3 基于模糊理论的煤矿井下人员目标检测方法研究 | 第49-72页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·模糊理论在运动目标检测中的应用 | 第50-53页 |
| ·静止背景下人员目标的模糊检测 | 第53-61页 |
| ·动态背景下人员目标的模糊检测 | 第61-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 4 基于安全帽检测的煤矿井下人员检测方法研究 | 第72-81页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·头部检测方法综述 | 第73-74页 |
| ·基于安全帽检测的井下视频人员检测方法 | 第74-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 5 基于Kalman-Meanshift算法的安全帽跟踪 | 第81-103页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·Mean-shift算法 | 第81-86页 |
| ·Kalman滤波器 | 第86-89页 |
| ·基于Kalman-Meanshift算法的安全帽跟踪 | 第89-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 结论 | 第103-105页 |
| ·本文所做的工作 | 第103-104页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-116页 |
| 作者简历 | 第116-119页 |
| 学位论文数据集 | 第119页 |