摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第8-16页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-11页 |
·VSAM | 第9-11页 |
·国内研究现状 | 第11页 |
·研究内容 | 第11-15页 |
·有关问题和概念 | 第11-13页 |
·研究内容概述 | 第13-15页 |
·论文组织结构 | 第15-16页 |
第二章 视频影像预处理 | 第16-31页 |
·视频影像特征检测 | 第16-19页 |
·Harris检测算子 | 第16-18页 |
·特征窗口的选择 | 第18-19页 |
·视频影像特征匹配 | 第19-27页 |
·基于模型拟合的匹配方法 | 第19-24页 |
·基于特征跟踪的匹配方法 | 第24-27页 |
·视频影像配准与镶嵌 | 第27-30页 |
·视频影像的配准 | 第27-29页 |
·视频影像的镶嵌 | 第29-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 运动目标检测 | 第31-45页 |
·基于静止背景建模的目标检测 | 第31-33页 |
·帧间差分方法 | 第31-32页 |
·背景建模方法 | 第32-33页 |
·基于期望最大化的运动图像分割 | 第33-38页 |
·混合概率基本模型 | 第33-34页 |
·EM方法 | 第34-35页 |
·基于EM方法的运动图像分割 | 第35-38页 |
·基于图论的运动图像分割 | 第38-44页 |
·图论基本概念和原理 | 第38页 |
·基于归一化切分的图分割 | 第38-41页 |
·基于图归一化切分的运动图像分割 | 第41-44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
第四章 运动目标跟踪 | 第45-61页 |
·基于Hausdorff距离的图像目标匹配定位方法 | 第45-50页 |
·Hausdorff距离概念和原理 | 第45-47页 |
·基于Hausdorff距离的视频影像目标匹配定位 | 第47-50页 |
·基于Kalman滤波的运动目标跟踪 | 第50-55页 |
·Kalman滤波基本原理 | 第50-53页 |
·Kalman滤波器在运动目标跟踪中的应用 | 第53-55页 |
·基于均值偏移的运动目标跟踪 | 第55-60页 |
·均值偏移的基本原理 | 第55-57页 |
·基于均值偏移的运动目标跟踪 | 第57-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第五章 方法的整合与拓展 | 第61-70页 |
·运动目标检测跟踪方法的整合 | 第61-66页 |
·VSAM无人机视频监视与监控子系统模型分析 | 第61-63页 |
·运动目标检测跟踪模型框架 | 第63-66页 |
·运动目标检测跟踪方法的拓展 | 第66-69页 |
·多目标检测跟踪方法 | 第66-67页 |
·运动目标定位技术 | 第67-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-75页 |
作者简历 攻读硕士学位期间的科研学术情况 | 第75-76页 |
致谢 | 第76页 |