| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展动态 | 第10-11页 |
| ·视频监控系统 | 第11-13页 |
| ·视频监控系统的发展 | 第11-12页 |
| ·视频监控系统中目标检测与跟踪的关键技术 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 视频监控系统中相关图像处理技术 | 第15-26页 |
| ·目标图像的预处理 | 第15-19页 |
| ·邻域平均法 | 第16-17页 |
| ·中值滤波 | 第17-18页 |
| ·多图像平均法 | 第18-19页 |
| ·低通滤波法 | 第19页 |
| ·数字图像的形态学处理 | 第19-21页 |
| ·腐蚀 | 第20页 |
| ·膨胀 | 第20-21页 |
| ·开运算 | 第21页 |
| ·闭运算 | 第21页 |
| ·目标图像的分割 | 第21-25页 |
| ·基于阈值的图像分割法 | 第21-24页 |
| ·基于区域的图像分割法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 复杂场景中运动物体检测技术研究 | 第26-40页 |
| ·常用的目标检测方法分析 | 第27-33页 |
| ·光流法 | 第27页 |
| ·相邻帧差法 | 第27-28页 |
| ·背景差分法 | 第28-29页 |
| ·边缘检测法 | 第29-33页 |
| ·混合高斯模型 | 第33-36页 |
| ·混合高斯背景建模原理 | 第33-35页 |
| ·混合高斯背景建模算法分析 | 第35-36页 |
| ·基于混合高斯背景模型与边缘检测相结合的目标检测算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第4章 运动目标跟踪技术研究 | 第40-52页 |
| ·目标跟踪常用方法概述 | 第40-41页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪 | 第41-43页 |
| ·卡尔曼滤波器的计算原型 | 第41-42页 |
| ·卡尔曼滤波器对运动目标预测的实现 | 第42-43页 |
| ·基于粒子滤波的目标跟踪 | 第43-45页 |
| ·目标跟踪的动态模型 | 第43-44页 |
| ·粒子滤波理论 | 第44-45页 |
| ·目标跟踪的实现 | 第45页 |
| ·基于多线索融合的目标跟踪 | 第45-49页 |
| ·多线索融合模型 | 第46-47页 |
| ·基于粒子滤波的多线索目标跟踪 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |