| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 技术难点 | 第18-19页 |
| 1.4 课题研究内容和结构安排 | 第19-21页 |
| 2 相关图像处理技术介绍 | 第21-27页 |
| 2.1 图像去噪 | 第21-23页 |
| 2.2 图像形态学处理 | 第23-26页 |
| 2.3 连通性分析 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 运动目标检测研究 | 第27-42页 |
| 3.1 图像环境研究 | 第27页 |
| 3.2 常用的运动目标检测算法 | 第27-33页 |
| 3.3 改进的基于互相关信息的动态背景目标检测算法 | 第33-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 运动目标跟踪研究 | 第42-55页 |
| 4.1 运动目标跟踪算法分类 | 第42-43页 |
| 4.2 基于均值偏移（Mean Shift）算法的运动目标跟踪 | 第43-49页 |
| 4.3 基于Camshift算法的运动目标跟踪 | 第49-51页 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 复杂环境中融合卡尔曼滤波器的Mean Shift算法 | 第55-68页 |
| 5.1 融合卡尔曼滤波器的Mean Shift算法 | 第55-56页 |
| 5.2 适用于遮挡情况的基于卡尔曼滤波器的Mean Shift改进算法 | 第56-63页 |
| 5.3 适用于背景干扰情况的基于卡尔曼滤波器的Mean Shift改进算法 | 第63-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
