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基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法

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基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-18页
  · 选题背景与意义第10页
  · 当前国内外研究现状第10-13页
  · 视频运动目标检测与跟踪概述第13-15页
  · 本论文的研究内容及主要框架第15-18页
第二章 图像处理的基本知识第18-30页
  · 图像的灰度化第18-19页
  · 图像去噪第19-23页
    · 均值滤波第20页
    · 中值滤波第20-23页
  · 直方图均衡化第23-26页
  · 数学形态学图像处理第26-28页
    · 膨胀和腐蚀第26-27页
    · 开启运算与闭合运算第27-28页
  · 本章小结第28-30页
第三章 运动目标检测方法研究及仿真实验分析第30-36页
  · 运动目标检测的帧间差分法与光流法第30-31页
    · 帧间差分法第30-31页
    · 光流法第31页
  · 基于背景差分法的目标检测及结果分析第31-35页
  · 本章小结第35-36页
第四章 基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法第36-62页
  · 基本粒子群算法的概述第36-40页
  · 粒子群算法的发展和应用第40-41页
    · 粒子群算法的发展第40-41页
    · 粒子群算法的应用第41页
  · 粒子群算法与其它智能算法的异同第41-44页
    · 基于梯度的优化算法第41-42页
    · 进化计算方法第42-44页
  · 卡尔曼滤波的概述第44-51页
    · 离散状态方程与观测方程第46-47页
    · 滤波器的计算原型第47-48页
    · 滤波器的概率原型说明第48-49页
    · 离散卡尔曼滤波器算法概述第49-51页
  · 基于粒子群算法和卡尔曼滤波相结合的运动目标跟踪算法第51-61页
    · 目标灰度特征和粒子群适应度函数第51-52页
    · 粒子群算法与卡尔曼滤波相结合算法的具体实现第52-54页
    · 实验结果与分析第54-61页
  · 本章小结第61-62页
第五章 总结与展望第62-66页
  · 总结第62-63页
  · 展望第63-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录第71 页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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