| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 图像预处理及小目标检测技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 目标跟踪技术的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本论文的主要工作和各章内容安排 | 第18-21页 |
| 第二章 目标检测与跟踪经典算法 | 第21-31页 |
| 2.1 常用的图像预处理算法 | 第21-25页 |
| 2.1.1 高通滤波法 | 第21-23页 |
| 2.1.2 中值滤波 | 第23-25页 |
| 2.2 弱小目标检测算法 | 第25-26页 |
| 2.3 目标跟踪算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 KCF算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 均值漂移（MS）算法 | 第27-31页 |
| 第三章 基于数学形态学和椭圆抛物面拟合的小目标检测及其OPENCV实现 | 第31-47页 |
| 3.1 小目标检测算法设计 | 第31页 |
| 3.2 NWTH变换 | 第31-35页 |
| 3.2.1 top-hat算子 | 第32页 |
| 3.2.2 NWTH变换及其实现 | 第32-35页 |
| 3.3 椭圆抛物面拟合 | 第35-38页 |
| 3.3.1 椭圆抛物面拟合基本算法 | 第35-37页 |
| 3.3.2 基于Opencv的椭圆抛物面拟合算法实现 | 第37-38页 |
| 3.4 基于NWTH与椭圆抛物面拟合的小目标检测算法的OPENCV实现 | 第38-47页 |
| 3.4.1 NWTH与椭圆抛物面拟合的小目标检测算法描述 | 第38-40页 |
| 3.4.2 基于Opencv的算法实现 | 第40-42页 |
| 3.4.3 不同算法效果比较 | 第42-47页 |
| 第四章 基于时空上下文视觉跟踪（STC）算法的目标跟踪算法优化 | 第47-63页 |
| 4.1 基于时空上下文的目标跟踪算法优化 | 第47-48页 |
| 4.2 STC算法模块分析 | 第48-54页 |
| 4.2.1 上下文的重要性 | 第48-50页 |
| 4.2.2 STC算法模块分析 | 第50-54页 |
| 4.3 边界处理 | 第54-55页 |
| 4.4 目标跟踪及跟踪性能评价 | 第55-63页 |
| 4.4.1 目标跟踪结果 | 第55-59页 |
| 4.4.2 跟踪方法评价 | 第59-63页 |
| 第五章 小目标检测与跟踪系统设计与实现 | 第63-75页 |
| 5.1 小目标检测与跟踪系统设计方案可行性分析 | 第63-64页 |
| 5.2 小目标检测与跟踪模型 | 第64-65页 |
| 5.3 小目标检测跟踪系统的设计 | 第65-67页 |
| 5.4 小目标检测跟踪系统的实现 | 第67-71页 |
| 5.4.1 基于Opencv的小目标检测与跟踪算法的实现 | 第67-68页 |
| 5.4.2 小目标检测与跟踪系统演示软件 | 第68-71页 |
| 5.5 小目标检测跟踪系统结果分析 | 第71-75页 |
| 5.5.1 仿真结果 | 第71-72页 |
| 5.5.2 结果分析 | 第72-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |
