| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·目标跟踪研究的背景与意义 | 第7页 |
| ·计算机视觉 | 第7-8页 |
| ·视频目标跟踪 | 第8-11页 |
| ·信息融合理论概述 | 第11-12页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第12-15页 |
| 2 跟踪算法理论基础 | 第15-23页 |
| ·Mean Shift算法 | 第15-19页 |
| ·基本Mean Shift | 第15-16页 |
| ·扩展Mean Shift | 第16-18页 |
| ·Mean Shift算法步骤 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯滤波方法 | 第19-20页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 基于可见光的运动目标跟踪 | 第23-39页 |
| ·基于Mean Shift算法的运动目标跟踪 | 第23-28页 |
| ·目标模型和候选模型的建立 | 第23-24页 |
| ·相似性度量函数 | 第24页 |
| ·跟踪目标的迭代 | 第24-26页 |
| ·Mean Shift算法流程 | 第26-28页 |
| ·Mean Shift算法跟踪实验 | 第28-31页 |
| ·CamShift跟踪算法 | 第31-36页 |
| ·反向投影的计算 | 第31-33页 |
| ·CamShift中的Mean Shift算法 | 第33-34页 |
| ·CamShift算法运算流程 | 第34-36页 |
| ·CamShift算法跟踪实验 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于红外和可见光动态图像融合的目标跟踪 | 第39-55页 |
| ·多传感器动态图像融合体系 | 第39-41页 |
| ·序列图像超分辨率复原 | 第41-44页 |
| ·序列图像超分辨率复原过程 | 第41-43页 |
| ·序列图像超分辨率复原实验 | 第43-44页 |
| ·运动目标检测 | 第44-46页 |
| ·区域生长红外序列图像初始帧分割 | 第44-45页 |
| ·目标区域信任度定义 | 第45-46页 |
| ·模板匹配法匹配过程 | 第46页 |
| ·基于金字塔框架变换的多尺度分解 | 第46-48页 |
| ·基于超分辨率复原和运动目标检测的动态图像融合规则 | 第48-51页 |
| ·红外/可见光图像融合实验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 音视频信息融合目标跟踪 | 第55-73页 |
| ·音频目标跟踪 | 第55-59页 |
| ·阵列式麦克风信号模型 | 第55-56页 |
| ·广义互相关时延估计算法 | 第56-58页 |
| ·广义互相关时延估计算法实验 | 第58-59页 |
| ·音视频融合理论基础 | 第59-64页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第59-60页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第60-61页 |
| ·序列重要性采样 | 第61-62页 |
| ·粒子集合的退化和重采样 | 第62-64页 |
| ·音视频信息融合跟踪算法流程 | 第64-68页 |
| ·系统初始化 | 第64页 |
| ·系统状态转移 | 第64-66页 |
| ·系统观测 | 第66-68页 |
| ·目标位置确定和重采样 | 第68页 |
| ·音频信息和视频信息融合跟踪算法描述 | 第68页 |
| ·音视频信息融合跟踪实验 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |