基于稀疏变换学习的工件视觉跟踪方法研究

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基于稀疏变换学习的工件视觉跟踪方法研究

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基于稀疏变换学习的工件视觉跟踪方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
1 绪论	第9-15页
1.1 课题来源	第9页
1.2 课题研究背景及意义	第9页
1.3 视频目标研究现状	第9-13页
1.3.1 目标去噪算法研究现状	第9-10页
1.3.2 目标分割算法研究现状	第10-11页
1.3.3 目标跟踪算法研究现状	第11-13页
1.4 本文研究内容与结构安排	第13-15页
2 基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法	第15-25页
2.1 基于自适应平方变换的去噪方法	第15-17页
2.1.1 平方变换模型	第15页
2.1.2 学习平方变换	第15-16页
2.1.3 自适应平方变换去噪	第16-17页
2.2 联合稀疏变换学习去噪方法	第17-20页
2.2.1 联合稀疏变换模型	第17-18页
2.2.2 联合稀疏变换学习方法	第18-19页
2.2.3 联合稀疏变换学习去噪	第19-20页
2.3 实验结果与分析	第20-23页
2.4 本章小结	第23-25页
3 基于HSV颜色空间k-means聚类的工件分割方法	第25-35页
3.1 颜色空间和颜色空间转换	第25-27页
3.1.1 RGB颜色空间模型	第25-26页
3.1.2 HSV颜色空间与空间转换	第26页
3.1.3 YCbCr颜色空间与空间转换	第26-27页
3.2 基于彩色空间的分割方法	第27-31页
3.2.1 基于边缘的分割方法	第27页
3.2.2 基于区域的分割方法	第27页
3.2.3 基于阈值的分割方法	第27-29页
3.2.4 基于特定理论的分割方法	第29-31页
3.3 基于HSV颜色空间k-means聚类的工件图像分割	第31页
3.4 实验结果与分析	第31-33页
3.5 本章小结	第33-35页
4 基于联合反稀疏模型和时空上下文的工件跟踪方法	第35-49页
4.1 跟踪算法理论	第35-39页
4.1.1 卡尔曼滤波跟踪方法	第35-36页
4.1.2 混合高斯模型跟踪方法	第36-39页
4.2 时空上下文跟踪方法	第39-42页
4.2.1 时空上下文跟踪算法概述	第39页
4.2.2 上下文先验概率模型	第39-40页
4.2.3 空间上下文模型	第40页
4.2.4 求解置信图	第40页
4.2.5 快速学习空间上下文模型	第40页
4.2.6 时空上下文视觉跟踪过程	第40-42页
4.3 联合反稀疏模型和时空上下文的工件跟踪方法	第42-46页
4.3.1 反稀疏表示的跟踪方法	第42页
4.3.2 联合反稀疏模型和时空上下文的工件跟踪方法	第42-45页
4.3.3 联合反稀疏模型和时空上下文的工件跟踪步骤	第45-46页
4.4 实验结果与分析	第46-47页
4.5 本章小结	第47-49页
5 总结与展望	第49-51页
5.1 总结	第49页
5.2 展望	第49-51页
参考文献	第51-57页
作者攻读学位期间发表学术论文清单	第57-59页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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