基于颜色和SURF特征的目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基于颜色特征的MeanShift跟踪算法 | 第12-23页 |
| 2.1 颜色特征 | 第12-15页 |
| 2.1.1 颜色空间 | 第12-14页 |
| 2.1.2 颜色特征描述方法 | 第14-15页 |
| 2.2 MeanShift算法原理 | 第15-17页 |
| 2.3 CamShift跟踪算法 | 第17-20页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于SURF特征的跟踪算法 | 第23-39页 |
| 3.1 常用图像特征点 | 第23-25页 |
| 3.2 SURF特征 | 第25-31页 |
| 3.2.1 建立积分图像 | 第25页 |
| 3.2.2 构建尺度空间 | 第25-27页 |
| 3.2.3 检测特征点 | 第27-29页 |
| 3.2.4 生成特征描述子 | 第29-30页 |
| 3.2.5 SURF与SIFT的比较 | 第30-31页 |
| 3.3 K-D树算法粗匹配 | 第31-34页 |
| 3.3.1 K-D树生成 | 第32-33页 |
| 3.3.2 K-D树上的最近查找算法 | 第33-34页 |
| 3.4 RANSAC算法精匹配 | 第34-35页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于颜色和SURF特征的跟踪算法 | 第39-53页 |
| 4.1 算法的总体设计思路 | 第39-40页 |
| 4.2 改进的CamShift跟踪算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 基于SURF特征的分块加权颜色直方图 | 第40-43页 |
| 4.2.2 CamShift跟踪结果判断 | 第43页 |
| 4.3 自适应跟踪窗口 | 第43-46页 |
| 4.3.1 仿射变换模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 仿射参数的计算 | 第44-46页 |
| 4.4 模板更新方法 | 第46-47页 |
| 4.5 目标位置及尺度的预测 | 第47-48页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 4.6.1 目标尺度变化和旋转实验 | 第48-50页 |
| 4.6.2 目标遮挡实验 | 第50-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
