基于交通视频图像的运动目标检测与跟踪研究

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基于交通视频图像的运动目标检测与跟踪研究

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基于交通视频图像的运动目标检测与跟踪研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-8页
目录	第8-11页
第一章绪论	第11-16页
· 课题研究的背景与意义	第11页
· 课题研究现状	第11-13页
· 本文的研究内容	第13-14页
· 运动检测与跟踪的难点	第13页
· 本文主要工作	第13-14页
· 论文的主要内容安排	第14-16页
第二章视频图像去噪处理研究	第16-32页
· 引言	第16页
· 椒盐噪声的去除	第16-21页
· 椒盐噪声的特性分析	第16-18页
· 使用中值滤波去除椒盐噪声	第18页
· 中值滤波去椒盐噪声试验	第18-21页
· 高斯噪声的去除	第21-24页
· 高斯噪声的特性分析	第21页
· 使用均值滤波去除高斯噪声	第21-22页
· 均值滤波去除高斯噪声试验	第22-24页
· 中值法和均值法相结合的混合噪声去除方法	第24-31页
· 中值法去除混合噪声实验	第25-27页
· 均值法去除混合噪声实验	第27-29页
· 中值法和均值法相结合去除混合噪声试验	第29-31页
· 本章实验分析及结论	第31页
· 本章小结	第31-32页
第三章运动目标检测研究	第32-56页
· 引言	第32页
· 常用背景分割方法	第32-34页
· 光流法	第32-33页
· 帧间差法	第33页
· 背景差分法	第33-34页
· 一种改进的基于平均法的背景建模方法	第34-42页
· 常用背景建模方法	第34-35页
· 一种基于平均法背景建模的改进方法	第35-39页
· 背景更新方法	第39-40页
· 试验及分析	第40-42页
· 一种自适应阈值的背景分割方法	第42-46页
· 背景分割概述	第42页
· 自适应阈值的背景分割方法	第42-46页
· 一种基于游程编码的运动区域标记方法	第46-50页
· 传统区域标记方法	第46页
· 基于游程编码的区域标记方法	第46-50页
· 引入格式塔心理学原理的运动目标区域整合优化	第50-55页
· 格式塔心理学原理简述	第50页
· 基于格式塔原理的目标整合原则	第50-51页
· 基于格式塔原理的目标整合规则描述	第51-53页
· 实验及结果分析	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
第四章运动目标跟踪方法研究	第56-68页
· 引言	第56页
· 常用运动目标跟踪方法	第56-58页
· 基于特征的跟踪	第56-57页
· 基于区域的跟踪	第57页
· 基于主动轮廓的跟踪	第57-58页
· 基于模型的跟踪	第58页
· 一种基于多特征融合匹配的跟踪方法	第58-62页
· 区域特征提取	第58-60页
· 目标匹配函数的设计	第60-61页
· 目标跟踪的试验结果及分析	第61-62页
· 车辆轨迹拟合	第62-67页
· 插值法概述	第62-63页
· 三次样条插值	第63-66页
· 车辆轨迹点的拟合	第66页
· 试验及结果分析	第66-67页
· 本章小结	第67-68页
第五章总结与展望	第68-69页
· 本文工作总结	第68页
· 工作不足及展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
附录	第73-74页
致谢	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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