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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,
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。
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