| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景 | 第11-13页 |
| ·国内外研究的成果以及进展 | 第13-14页 |
| ·课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 目标跟踪系统概述 | 第17-31页 |
| ·目标跟踪系统介绍 | 第17-19页 |
| ·目标跟踪系统定义 | 第17页 |
| ·目标跟踪系统特点 | 第17-18页 |
| ·目标跟踪系统组成 | 第18-19页 |
| ·目标跟踪及相关图像处理学的基本理论 | 第19-23页 |
| ·图像获取 | 第19页 |
| ·图像变换 | 第19-20页 |
| ·图像增强 | 第20-21页 |
| ·图像分割 | 第21-22页 |
| ·目标检测及其与目标跟踪的联系和区别 | 第22-23页 |
| ·典型的目标跟踪方法及各种方法的比较 | 第23-25页 |
| ·基于相关的目标跟踪方法 | 第23-24页 |
| ·基于光流的跟踪算法 | 第24页 |
| ·基于特征的目标跟踪方法 | 第24-25页 |
| ·Meanshift和Camshift | 第25-29页 |
| ·Camshift的历史 | 第25页 |
| ·Camshift的特点 | 第25-26页 |
| ·Camshift算法的流程 | 第26-28页 |
| ·色彩空间转换及H分量的提取 | 第28页 |
| ·搜索窗质心位置的确定 | 第28-29页 |
| ·Camshift的不足之处 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 目标区域初始化方法的改进 | 第31-35页 |
| ·试验的运行环境及OpenCV简介 | 第31页 |
| ·目标区域的初始化 | 第31-33页 |
| ·传统Camshift算法对目标窗口的初始化方法及其缺陷 | 第31-32页 |
| ·目标初始化的改进方法 | 第32-33页 |
| ·两种初始化搜索窗口方法的比较 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 Camshift算法中关于跟踪区域像素筛选的阈值的研究与改进 | 第35-43页 |
| ·改进的筛选阈值方法去噪 | 第35-37页 |
| ·噪声及其对跟踪结果的影响 | 第35-36页 |
| ·Camshift中传统的对阈值的筛选方法 | 第36页 |
| ·自适应阈值法去噪 | 第36-37页 |
| ·自适应阈值法的实现 | 第37-41页 |
| ·自适应阈值法实现的部分程序 | 第37页 |
| ·试验结果对比 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 改进的Camshift算法在网球比赛中的应用 | 第43-63页 |
| ·球场区域的确定 | 第43-48页 |
| ·任意视角图像转换成基于平面直角坐标系的球场的实现 | 第43-46页 |
| ·图像坐标空间转换的程序 | 第46-48页 |
| ·基于改进的camshift算法的球员移动区域的检测 | 第48-52页 |
| ·球员活动范围检测的现实意义 | 第48-49页 |
| ·球员出现位置在生成图像中的显示方法 | 第49-50页 |
| ·数据溢出的处理方法 | 第50-52页 |
| ·基于改进的Camshift算法的球员跑动距离的测量 | 第52-57页 |
| ·球员跑动距离的现实意义 | 第52页 |
| ·通过坐标转换实现目标移动距离的测量 | 第52-53页 |
| ·目标移动的像素距离与实际距离间的转换 | 第53-55页 |
| ·实际距离测量的实现 | 第55-57页 |
| ·跟踪系统的稳定性分析 | 第57-61页 |
| ·基于改进后的Camshift算法的跟踪系统的持续跟踪能力 | 第58-59页 |
| ·基于改进后的Camshift算法的跟踪系统的抗干扰性 | 第59-60页 |
| ·基于改进后的Camshift算法的跟踪系统的精确性 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |
