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视频影像处理中运动目标检测跟踪技术的研究

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视频影像处理中运动目标检测跟踪技术的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第8-16页
  · 研究背景第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
    · VSAM第9-11页
    · 国内研究现状第11页
  · 研究内容第11-15页
    · 有关问题和概念第11-13页
    · 研究内容概述第13-15页
  · 论文组织结构第15-16页
第二章 视频影像预处理第16-31页
  · 视频影像特征检测第16-19页
    · Harris检测算子第16-18页
    · 特征窗口的选择第18-19页
  · 视频影像特征匹配第19-27页
    · 基于模型拟合的匹配方法第19-24页
    · 基于特征跟踪的匹配方法第24-27页
  · 视频影像配准与镶嵌第27-30页
    · 视频影像的配准第27-29页
    · 视频影像的镶嵌第29-30页
  · 本章小结第30-31页
第三章 运动目标检测第31-45页
  · 基于静止背景建模的目标检测第31-33页
    · 帧间差分方法第31-32页
    · 背景建模方法第32-33页
  · 基于期望最大化的运动图像分割第33-38页
    · 混合概率基本模型第33-34页
    · EM方法第34-35页
    · 基于EM方法的运动图像分割第35-38页
  · 基于图论的运动图像分割第38-44页
    · 图论基本概念和原理第38页
    · 基于归一化切分的图分割第38-41页
    · 基于图归一化切分的运动图像分割第41-44页
  · 本章小结第44-45页
第四章 运动目标跟踪第45-61页
  · 基于Hausdorff距离的图像目标匹配定位方法第45-50页
    · Hausdorff距离概念和原理第45-47页
    · 基于Hausdorff距离的视频影像目标匹配定位第47-50页
  · 基于Kalman滤波的运动目标跟踪第50-55页
    · Kalman滤波基本原理第50-53页
    · Kalman滤波器在运动目标跟踪中的应用第53-55页
  · 基于均值偏移的运动目标跟踪第55-60页
    · 均值偏移的基本原理第55-57页
    · 基于均值偏移的运动目标跟踪第57-60页
  · 本章小结第60-61页
第五章 方法的整合与拓展第61-70页
  · 运动目标检测跟踪方法的整合第61-66页
    · VSAM无人机视频监视与监控子系统模型分析第61-63页
    · 运动目标检测跟踪模型框架第63-66页
  · 运动目标检测跟踪方法的拓展第66-69页
    · 多目标检测跟踪方法第66-67页
    · 运动目标定位技术第67-69页
  · 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
参考文献第72-75页
作者简历 攻读硕士学位期间的科研学术情况第75-76页
致谢第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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