| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国内外的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 运动目标检测与跟踪技术 | 第9-11页 |
| 1.3 目标跟踪中存在的问题 | 第11页 |
| 1.4 本文研究的主要内容和安排 | 第11-13页 |
| 第二章 运动目标检测与提取 | 第13-28页 |
| 2.1 图像预处理 | 第13-17页 |
| 2.1.1 灰度化 | 第13页 |
| 2.1.2 图像的平滑 | 第13-15页 |
| 2.1.3 直方图均衡化 | 第15-17页 |
| 2.2 边缘检测 | 第17-18页 |
| 2.3 多重分形特征与其边缘检测应用 | 第18-26页 |
| 2.3.1 分形理论与多重分形 | 第18-19页 |
| 2.3.2 多重分形的描述参数 | 第19-21页 |
| 2.3.3 多重分形的参数 | 第21-23页 |
| 2.3.4 基于多重分形分析图像边缘提取算法 | 第23-26页 |
| 2.4 多重分形特征与其边缘检测应用 | 第26-28页 |
| 第三章 序列图像中运动目标的跟踪 | 第28-45页 |
| 3.1 图像匹配跟踪技术 | 第28-29页 |
| 3.1.1 图像匹配原理 | 第28页 |
| 3.1.2 常用图像匹配方法 | 第28-29页 |
| 3.2 基于 Hausdorff 距离的相似度度量 | 第29-35页 |
| 3.2.1 Haudorff 距离及其推广形式 | 第29-32页 |
| 3.2.2 改进的 Haudorff 距离 | 第32-34页 |
| 3.2.3 改进后的 Hausdorff 距离的实验结果及分析 | 第34-35页 |
| 3.3 基于 Hausdroff 距离匹配的跟踪方案 | 第35-36页 |
| 3.4 匹配最优位置搜索策略 | 第36-38页 |
| 3.4.1 分层搜索算法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 基于分层搜索的多分辨率改进搜索算法 | 第37-38页 |
| 3.5 目标预测 | 第38-42页 |
| 3.5.1 线性预测器 | 第38-40页 |
| 3.5.2 平方预测器 | 第40-41页 |
| 3.5.3 综合预测器 | 第41-42页 |
| 3.6 模板更新 | 第42-43页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 第四章 基于嵌入式的跟踪系统的设计和实现 | 第45-54页 |
| 4.1 总体系统设计 | 第45页 |
| 4.2 硬件开发平台设计 | 第45-46页 |
| 4.3 系统软件设计 | 第46-49页 |
| 4.3.1 嵌入式系统的确定 | 第46-47页 |
| 4.3.2 引导加载程序的设计与实现 | 第47-48页 |
| 4.3.3 编译 Linux 内核 | 第48-49页 |
| 4.4 图像采集 | 第49-51页 |
| 4.5 应用程序的设计 | 第51-53页 |
| 4.6 基于 ARM 嵌入式平台的实验结果 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 1：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 详细摘要 | 第60-64页 |
