基于改进的光流场算法对运动目标的检测与跟踪技术研究
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·背景与意义 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉 | 第9页 |
| ·研究光流场算法的意义 | 第9-10页 |
| ·光流场技术研究的国内外现状 | 第10-12页 |
| ·研究解决光流场计算的不适定性问题的方法 | 第10-11页 |
| ·研究光流场计算基本公式的不连续性 | 第11页 |
| ·研究直线和曲线的光流场计算技术 | 第11-12页 |
| ·由光流场重建物体三维运动和结构的研究 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 光流场的基本理论 | 第14-18页 |
| ·运动场与光流场 | 第14-16页 |
| ·典型的光流场 | 第16页 |
| ·光流的计算 | 第16-17页 |
| ·基于梯度的方法 | 第17页 |
| ·基于匹配的方法 | 第17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第3章 图像预处理 | 第18-26页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·图像增强 | 第18-22页 |
| ·图像平滑 | 第19-21页 |
| ·梯度锐化 | 第21-22页 |
| ·图像分割 | 第22-24页 |
| ·轮廓跟踪 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第4章 红外图像序列的运动目标检测 | 第26-47页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基于梯度的光流场算法 | 第26-37页 |
| ·光流约束方程 | 第26-28页 |
| ·Horn＆Schunck算法 | 第28-30页 |
| ·Lucas&Kanade算法 | 第30-31页 |
| ·基于梯度算法仿真结果 | 第31-37页 |
| ·基于匹配的光流场算法 | 第37-45页 |
| ·图象的金字塔表示法 | 第38-39页 |
| ·Anandan算法 | 第39-43页 |
| ·特征点的相关匹配 | 第43-44页 |
| ·基于匹配算法仿真结果 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第5章 红外图像序列的运动目标跟踪 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·质心跟踪 | 第48-49页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪 | 第49-55页 |
| ·Kalman滤波器的基础知识 | 第49-51页 |
| ·Kalman滤波器的参数定义及应用 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
