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基于视频的运动目标检测与跟踪方法应用研究

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基于视频的运动目标检测与跟踪方法应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-18页
  · 引言第13-14页
  · 研究背景和现状第14-15页
    · 国外研究现状第14-15页
    · 国内研究现状第15页
  · 研究工作的难点第15-16页
  · 本文的创新点第16页
  · 本论文的结构安排第16-18页
第2章 运动目标检测第18-41页
  · 前言第18-19页
  · 帧差法第19-22页
    · 相邻两帧图像差分法第20页
    · 对称差分法第20-22页
  · 背景差分法第22-24页
    · 单高斯分布背景模型第22-23页
    · 多高斯分布背景模型第23-24页
  · 光流法第24-25页
  · 过渡区与图像分割第25-26页
  · 基于梯度的方法第26-31页
    · 有效平均梯度法第26-28页
    · 高梯度像元法第28-29页
    · 度信息法第29-30页
    · 小波变换法第30-31页
    · 数学形态学方法第31页
  · 非梯度提取方法第31-35页
    · 回归分析法第31-32页
    · 基于熵的方法第32-33页
    · 复杂度法第33-34页
    · 小结第34-35页
  · 基于过渡区提取的红外运动目标检测第35-39页
    · 差分融合的目标检测方法第35-36页
    · 基于交叉熵的过渡区分割算法第36-39页
  · 本章小结第39-41页
第3章 运动目标阴影检测与消除第41-53页
  · 引言第41页
  · 阴影的基本属性和形成原理第41-42页
  · 运动目标阴影的检测与消除算法第42-45页
    · 基于特征的方法第43-44页
    · 基于模型的方法第44-45页
  · 基于彩色模型的阴影检测第45-52页
    · RGB 色彩空间的阴影检测第45-47页
    · YUV 色彩空间的阴影检测第47-48页
    · HSI 色彩空间的阴影检测第48-50页
    · 本文改进的阴影检测算法第50-51页
    · 仿真实验结果第51-52页
  · 本章小节第52-53页
第4章 基于视频的运动目标跟踪第53-67页
  · 引言第53页
  · 运动目标跟踪算法概述第53-56页
    · 基于模型的跟踪方法第54页
    · 基于轮廓的跟踪方法第54-55页
    · 基于特征的跟踪方法第55页
    · 基于区域的跟踪方法第55-56页
  · 卡尔曼滤波器第56-60页
    · 卡尔曼滤波的基本原理第56-59页
    · 基于卡尔曼滤波器的运动目标估计第59-60页
  · 基于卡尔曼滤波和加权颜色分布的彩色目标跟踪第60-66页
    · 用于跟踪的加权直方图模型第61-62页
    · 加权直方分布匹配优化第62页
    · 卡尔曼滤波过程第62-63页
    · 实验结果与分析第63-66页
  · 本章小节第66-67页
结论与进一步工作展望第67-69页
  结论第67-68页
  进一步的展望第68-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间发表的学位论文第75-76页
大摘要第76-80页

本篇论文共80页,点击这进入下载页面
 
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