运动目标的检测与跟踪算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题意义及目的 | 第10-12页 |
| 1.3 发展历史及研究现状 | 第12-17页 |
| 1.4 视频监控的应用 | 第17页 |
| 1.5 本文结构与内容 | 第17-20页 |
| 第二章 图像分割 | 第20-31页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 基于阈值的图像分割 | 第20-22页 |
| 2.3 基于边界的图像分割 | 第22-25页 |
| 2.4 基于FCM的图像分割 | 第25-26页 |
| 2.5 基于形态学的图像方法 | 第26-28页 |
| 2.6 基于分水岭的图像分割 | 第28-30页 |
| 2.7 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第31-54页 |
| 3.1 视频分割概述 | 第31页 |
| 3.2 图像预处理 | 第31-36页 |
| 3.2.1 图像滤波 | 第31-33页 |
| 3.2.2 图像均衡化 | 第33-34页 |
| 3.2.3 图像的运算 | 第34-36页 |
| 3.3 光流场法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 光流约束方程 | 第36-37页 |
| 3.3.2 Horn-Schunck方程 | 第37-38页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第38-40页 |
| 3.4 邻帧差分法 | 第40-45页 |
| 3.4.1 两帧差分法 | 第40-41页 |
| 3.4.2 三帧差分法 | 第41-43页 |
| 3.4.3 改进三帧差分法 | 第43-45页 |
| 3.5 背景差分法 | 第45-50页 |
| 3.5.1 背景差分 | 第45-47页 |
| 3.5.2 背景更新 | 第47-48页 |
| 3.5.3 邻帧差分背景更新 | 第48-50页 |
| 3.6 自适应背景更新算法 | 第50-53页 |
| 3.6.1 统计平均法 | 第50页 |
| 3.6.2 自适应中值滤波算法 | 第50-51页 |
| 3.6.3 高斯模型法 | 第51页 |
| 3.6.4 改进背景更新算法 | 第51-53页 |
| 3.7 小结 | 第53-54页 |
| 第四章 阴影检测 | 第54-69页 |
| 4.1 阴影问题的产生 | 第54-55页 |
| 4.2 统计学阴影检测方法 | 第55页 |
| 4.3 梯度的阴影检测方法 | 第55-57页 |
| 4.4 颜色空间模型 | 第57-60页 |
| 4.4.1 RGB空间模型 | 第57页 |
| 4.4.2 YUV空间模型 | 第57页 |
| 4.4.3 YCbCr空间模型 | 第57-58页 |
| 4.4.4 CMY与CMYK空间模型 | 第58页 |
| 4.4.5 HSV空间模型 | 第58页 |
| 4.4.6 各颜色空间模型的转换 | 第58-60页 |
| 4.5 RGB模型的阴影检测 | 第60-61页 |
| 4.5.1 利用差分算子检测阴影 | 第60页 |
| 4.5.2 利用蓝波段检测阴影 | 第60-61页 |
| 4.5.3 利用空间矢量夹角检测阴影 | 第61页 |
| 4.6 YUV与YCbCr模型的阴影检测 | 第61页 |
| 4.7 HSV模型的阴影检测 | 第61-63页 |
| 4.8 改进阴影检测方法 | 第63-65页 |
| 4.9 改进方法在倒影检测中的测试 | 第65-68页 |
| 4.10 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 运动目标跟踪 | 第69-91页 |
| 5.1 概述 | 第69页 |
| 5.2 目标跟踪方法的分类 | 第69-70页 |
| 5.3 Kalman滤波算法 | 第70-72页 |
| 5.4 粒子滤波算法 | 第72-81页 |
| 5.4.1 粒子滤波的思想 | 第73-74页 |
| 5.4.2 重要性采样 | 第74-77页 |
| 5.4.3 粒子滤波总结 | 第77-79页 |
| 5.4.4 粒子滤波测试 | 第79页 |
| 5.4.5 改进粒子滤波算法 | 第79-81页 |
| 5.5 Mean Shift算法 | 第81-84页 |
| 5.5.1 原理 | 第81-83页 |
| 5.5.2 应用 | 第83-84页 |
| 5.6 Camshift算法 | 第84-86页 |
| 5.7 改进Camshift算法 | 第86-87页 |
| 5.8 目标跟踪实验分析 | 第87-90页 |
| 5.9 小结 | 第90-91页 |
| 第六章 运动目标识别 | 第91-97页 |
| 6.1 概述 | 第91-92页 |
| 6.2 二值图像目标的面积 | 第92-93页 |
| 6.3 二值图像目标的周长 | 第93-94页 |
| 6.4 分类判别函数 | 第94-95页 |
| 6.5 实验分析 | 第95-96页 |
| 6.6 小结 | 第96-97页 |
| 第七章 结论与展望 | 第97-99页 |
| 7.1 全文总结 | 第97-98页 |
| 7.2 展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第105-106页 |
| 详细摘要 | 第106-110页 |
