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视频影像处理中运动目标检测跟踪技术的研究

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

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