基于双目视觉的运动目标识别与跟踪算法研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.2 课题主要技术的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 双目视觉研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 目标检测与跟踪研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 双目立体匹配算法研究 | 第16-30页 |
| 2.1 双目相机标定算法 | 第16-25页 |
| 2.1.1 摄像机成像模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 张正友标定法原理 | 第17-21页 |
| 2.1.3 实验验证及分析 | 第21-25页 |
| 2.2 立体匹配算法过程 | 第25-29页 |
| 2.2.1 匹配代价计算 | 第25-26页 |
| 2.2.2 匹配代价聚合 | 第26-27页 |
| 2.2.3 视差计算与优化 | 第27页 |
| 2.2.4 实验验证及分析 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 运动目标检测算法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 SURF算法背景运动补偿 | 第30-39页 |
| 3.1.1 特征点检测 | 第30-33页 |
| 3.1.2 特征点描述 | 第33-35页 |
| 3.1.3 特征点匹配 | 第35-36页 |
| 3.1.4 图像仿射变换 | 第36-37页 |
| 3.1.5 实验验证及分析 | 第37-39页 |
| 3.2 帧差法运动目标检测 | 第39-41页 |
| 3.2.1 帧差法基本原理 | 第39-40页 |
| 3.2.2 实验验证及分析 | 第40-41页 |
| 3.3 基于双目视觉的目标检测算法 | 第41-43页 |
| 3.3.1 算法实现 | 第41-42页 |
| 3.3.2 实验验证及分析 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 运动目标跟踪算法研究 | 第44-56页 |
| 4.1 Camshift算法目标跟踪 | 第44-51页 |
| 4.1.1 颜色直方图 | 第44-45页 |
| 4.1.2 Meanshift算法原理 | 第45-48页 |
| 4.1.3 Camshift算法原理 | 第48-51页 |
| 4.2 Kalman滤波器目标预测 | 第51-55页 |
| 4.2.1 Kalman滤波器原理 | 第51-53页 |
| 4.2.2 Kalman滤波器轨迹预测 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于双目视觉的目标跟踪算法 | 第56-67页 |
| 5.1 改进后的目标跟踪算法 | 第56-59页 |
| 5.2 目标遮挡跟踪算法 | 第59-63页 |
| 5.2.1 算法实现 | 第59-60页 |
| 5.2.2 实验验证及分析 | 第60-63页 |
| 5.3 同色背景干扰跟踪算法 | 第63-66页 |
| 5.3.1 算法实现 | 第63页 |
| 5.3.2 实验验证及分析 | 第63-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 总结 | 第67页 |
| 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74页 |
