| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究的现状和发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文主要研究内容和工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 图像处理与图像分割关键技术 | 第12-18页 |
| 2.1 图像预处理 | 第12-14页 |
| 2.1.1 二值化阈值分割 | 第12-13页 |
| 2.1.2 形态学去噪 | 第13-14页 |
| 2.1.3 中值滤波平滑处理 | 第14页 |
| 2.2 图像分割 | 第14-16页 |
| 2.2.1 图像分割原理 | 第14页 |
| 2.2.2 区域分割 | 第14-16页 |
| 2.2.3 基于边缘的分割方法 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-18页 |
| 第3章 视频监控中运动目标的检测方法 | 第18-22页 |
| 3.1 基本的运动目标检测算法 | 第18-19页 |
| 3.2 三帧差分法运动目标检测 | 第19-20页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第20-21页 |
| 3.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第4章 基于Camshift跟踪算法的介绍 | 第22-33页 |
| 4.1 视频目标跟踪流程图 | 第22页 |
| 4.2 视频目标跟踪的难点问题 | 第22-23页 |
| 4.3 基于Camshift的目标跟踪算法 | 第23-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 改进的Camshift与 滤波的跟踪算法Kalman | 第33-52页 |
| 5.1 Ka1man滤波的原理 | 第33-36页 |
| 5.2 Kalman运动模型的建立 | 第36-37页 |
| 5.3 Ka1man跟踪算法实现 | 第37-38页 |
| 5.4 Ka1man滤波特征 | 第38页 |
| 5.5 目标运动实验结果图 | 第38-40页 |
| 5.5.1 单目标运动实验 | 第38-39页 |
| 5.5.2 多目标运动实验 | 第39-40页 |
| 5.6 卡尔曼滤波器和目标跟踪改进算法Camshift | 第40-45页 |
| 5.7 目标遮挡处理算法 | 第45-51页 |
| 5.7.1 目标遮挡存在的问题 | 第45页 |
| 5.7.2 目标遮挡问题的解决 | 第45-46页 |
| 5.7.3 目标遮挡的检测和处理 | 第46-47页 |
| 5.7.4 实验结果和分析 | 第47-51页 |
| 5.8 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |