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视频序列中运动目标检测与跟踪算法研究

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视频序列中运动目标检测与跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  · 研究背景和意义第10-11页
  · 研究现状第11-14页
    · 运动目标检测方法第11-12页
    · 运动目标跟踪方法第12-14页
  · 运动目标检测与跟踪的难点及性能评价第14-15页
  · 本文主要研究内容及章节安排第15-16页
第二章 视频图像的预处理第16-27页
  · 图像的颜色空间第16-19页
    · 常用的颜色模型第16-18页
    · RGB 模型转换为 HSV 模型第18-19页
  · 图像噪声的消除第19-20页
    · 均值滤波第19页
    · 中值滤波第19-20页
    · 仿真实验结果第20页
  · 直方图均衡化第20-22页
  · 数学形态学处理第22-24页
  · 二值图像的连通性分析第24-26页
  · 本章小结第26-27页
第三章 运动目标检测第27-40页
  · 运动目标检测基本方法第27-30页
    · 光流法第27-28页
    · 帧间差分法第28-29页
    · 背景减除法第29-30页
  · 基于时间差分的改进算法三帧差分法第30-31页
  · 基于高斯背景模型的背景减除法第31-35页
    · 单高斯背景模型算法原理第31-32页
    · 混合高斯背景模型算法原理第32-35页
  · 本文改进的检测算法第35-37页
  · 目标检测实验结果与分析第37-39页
    · 帧间差分法与三帧差分法实验结果分析第37页
    · 基于高斯模型的背景减除法实验结果分析第37-38页
    · 本文改进算法实验结果分析第38-39页
  · 本章小结第39-40页
第四章 运动目标跟踪第40-54页
  · Camshift 跟踪算法原理第40-44页
    · 反向投影第40-41页
    · Meanshift 跟踪算法实现第41-42页
    · Camshift 算法实现第42-44页
  · 运动目标估计算法第44-46页
    · Kalman 滤波第44-45页
    · Kalman 滤波跟踪模型第45-46页
  · Camshift 与 Kalman 滤波结合算法第46-47页
  · 本文改进的跟踪算法第47-49页
    · 局部差分法第47-48页
    · 改进的 Kalman 滤波第48-49页
  · 目标跟踪实验结果与分析第49-53页
    · 传统 Camshift 算法实验结果分析第49-51页
    · 本文改进算法实验结果分析第51-53页
  · 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
  · 工作总结第54页
  · 工作展望第54-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
附录第60 页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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