基于压缩域的运动目标检测与跟踪算法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·运动目标检测与跟踪概述 | 第11-12页 |
| ·运动目标检测与分割 | 第11页 |
| ·运动目标跟踪 | 第11-12页 |
| ·压缩域处理方法优势与难点 | 第12-13页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 H.264 编解码基本框架 | 第14-21页 |
| ·视频编码概述 | 第14-15页 |
| ·H.264/AVC 编解码框架 | 第15-16页 |
| ·运动信息的产生 | 第16-20页 |
| ·运动估计与补偿 | 第16-17页 |
| ·H.264 的运动估计与补偿技术 | 第17-19页 |
| ·运动矢量信息的提取 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于阈值的压缩域运动目标检测 | 第21-30页 |
| ·运动矢量预处理 | 第21-24页 |
| ·运动矢量归一化处理 | 第21-22页 |
| ·运动矢量中值滤波处理 | 第22页 |
| ·运动场累积处理 | 第22-24页 |
| ·阈值处理 | 第24-25页 |
| ·基于区域块时域相关性的运动目标检测 | 第25-28页 |
| ·运动矢量的时域相关性 | 第25-26页 |
| ·区域块的划分 | 第26-27页 |
| ·基于阈值的运动目标检测 | 第27-28页 |
| ·实验结果 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于粒子群聚类的压缩域运动目标分割 | 第30-43页 |
| ·聚类思想 | 第30-31页 |
| ·粒子群优化算法 | 第31-33页 |
| ·粒子群算法概述 | 第31-32页 |
| ·粒子群优化算法数学描述 | 第32-33页 |
| ·基于粒子群聚类算法的压缩域运动目标分割 | 第33-38页 |
| ·初始化 | 第33-34页 |
| ·确定适应度函数 | 第34页 |
| ·聚类改进 | 第34-36页 |
| ·编码结构 | 第36页 |
| ·聚类步骤 | 第36-38页 |
| ·噪声处理 | 第38页 |
| ·实验结果 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于粒子滤波的压缩域运动目标跟踪 | 第43-54页 |
| ·压缩域目标跟踪与粒子滤波概述 | 第43页 |
| ·粒子滤波算法数学描述 | 第43-48页 |
| ·最优贝叶斯估计理论 | 第44页 |
| ·贝叶斯重要性抽样 | 第44-45页 |
| ·序列重要性抽样 | 第45页 |
| ·重抽样 | 第45-47页 |
| ·粒子滤波仿真 | 第47-48页 |
| ·基于粒子滤波的运动目标跟踪 | 第48-51页 |
| ·初始化 | 第48页 |
| ·选择运动模型 | 第48-49页 |
| ·选择观测模型 | 第49-50页 |
| ·模板选取与更新 | 第50页 |
| ·运动目标跟踪算法步骤 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59页 |
