视频序列中运动目标的自动跟踪与计数
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 运动目标检测算法概述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 运动目标跟踪与计数算法概述 | 第10-11页 |
| 1.3 研究难点与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要工作与内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 运动目标检测和提取 | 第13-26页 |
| 2.1 图像预处理 | 第13-17页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第13页 |
| 2.1.2 图像噪声的抑制 | 第13-15页 |
| 2.1.3 实验结果与分析 | 第15-17页 |
| 2.2 运动目标检测方法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 光流法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 差分法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 实验结果与分析 | 第19-21页 |
| 2.3 运动目标的提取 | 第21-25页 |
| 2.3.1 阈值分割 | 第21-23页 |
| 2.3.2 形态学处理 | 第23页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 单个运动目标的跟踪 | 第26-41页 |
| 3.1 基于相关法的目标跟踪算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 相关法跟踪原理 | 第26-28页 |
| 3.1.2 实验结果与分析 | 第28-29页 |
| 3.2 基于特征的目标跟踪算法 | 第29-32页 |
| 3.3 基于轮廓的目标跟踪算法 | 第32-39页 |
| 3.3.1 Snake 算法模型 | 第33-35页 |
| 3.3.2 改进的Snake 算法 | 第35-38页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 多运动目标的跟踪与计数 | 第41-56页 |
| 4.1 基于最大连通区域的多目标提取 | 第41-43页 |
| 4.1.1 基于最大连通区域提取目标 | 第41-42页 |
| 4.1.2 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.2 基于Kalman 滤波器的多目标跟踪 | 第43-51页 |
| 4.2.1 Kalman 滤波器的基本原理 | 第43-48页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.3 基于开窗检测的多目标计数 | 第51-55页 |
| 4.3.1 基于开窗检测的多目标计数原理. | 第51-54页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 讨论与总结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
