动态图像目标识别与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·论文的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·目标检测 | 第8-9页 |
| ·目标跟踪 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| 2 数字图像预处理的基本内容 | 第12-22页 |
| ·数字图像的基本知识 | 第12-13页 |
| ·图像噪声的平滑算法 | 第13-15页 |
| ·邻域平均法 | 第13页 |
| ·中值滤波 | 第13-14页 |
| ·两种改进的中值滤波算法的比较分析 | 第14-15页 |
| ·数学形态学中的腐蚀和膨胀方法 | 第15页 |
| ·图像阈值的选取 | 第15-17页 |
| ·实验结果分析 | 第17-21页 |
| ·均值滤波方法实现 | 第17-18页 |
| ·两种改进的加权中值滤波算法的实现 | 第18-20页 |
| ·最大类间方差法的实现 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 运动目标检测 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·帧差法 | 第22-24页 |
| ·相邻两帧图像差分法 | 第22-23页 |
| ·对称差分法 | 第23-24页 |
| ·背景差分法 | 第24页 |
| ·混合高斯模型 | 第24-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26-32页 |
| ·相邻两帧差分法下的目标检测 | 第27-28页 |
| ·对称差分法下的运动目标检测 | 第28-29页 |
| ·背景差分法下的运动目标检测 | 第29-30页 |
| ·混合高斯模型下的运动目标检测 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 目标跟踪 | 第33-44页 |
| ·Mean Shift 理论 | 第33-36页 |
| ·密度估计理论 | 第36-38页 |
| ·参数密度估计 | 第36页 |
| ·非参密度估计 | 第36-38页 |
| ·目标跟踪中的Mean Shift 算法 | 第38-40页 |
| ·目标模型的建立 | 第38-39页 |
| ·候选模型的建立 | 第39页 |
| ·相似性度量 | 第39-40页 |
| ·运动目标跟踪的实现过程 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 结论 | 第44-46页 |
| ·总结 | 第44-45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 附录 | 第49页 |
