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基于移动背景的目标检测和跟踪算法研究与实现

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基于移动背景的目标检测和跟踪算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
  1.1 研究背景及课题意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.2.1 背景运动补偿技术研究现状第10页
    1.2.2 运动目标检测技术研究现状第10-11页
    1.2.3 运动目标跟踪技术研究现状第11-12页
  1.3 本文研究内容第12页
  1.4 本文组织结构第12-14页
第二章 移动背景的目标检测和跟踪相关技术研究第14-21页
  2.1 引言第14页
  2.2 背景全局运动补偿第14-18页
    2.2.1 背景运动参数模型第14-15页
    2.2.2 常用特征点第15-17页
    2.2.3 特征点的匹配第17页
    2.2.4 背景运动参数估计第17-18页
  2.3 运动目标检测技术第18-20页
  2.4 运动目标跟踪技术第20页
  2.5 本章小节第20-21页
第三章 移动背景的目标检测第21-39页
  3.1 引言第21页
  3.2 基于KD树和多重限制角点匹配的背景运动补偿第21-32页
    3.2.1 Harris角点提取算法第21-23页
    3.2.2 改进的Harris角点提取算法第23-24页
    3.2.3 基于KD树和多重限制的图像配准第24-30页
    3.2.4 背景运动参数估计第30页
    3.2.5 实验结果与分析第30-32页
  3.3 基于背景运动补偿的移动目标检测第32-38页
    3.3.1 帧差法第33-34页
    3.3.2 背景差分法第34-36页
    3.3.3 实验结果与分析第36-38页
  3.4 本章小节第38-39页
第四章 移动背景的目标跟踪第39-55页
  4.1 引言第39页
  4.2 基于卡尔曼滤波的目标轨迹预测第39-43页
    4.2.1 卡尔曼滤波介绍第39-41页
    4.2.2 基于卡尔曼滤波的目标轨迹预测第41-43页
  4.3 融合卡尔曼滤波和空间梯度特征的均值漂移算法第43-49页
    4.3.1 均值漂移算法介绍第43-45页
    4.3.2 改进的均值漂移算法第45-48页
    4.3.3 基于卡尔曼滤波和改进的均值漂移相结合的跟踪算法第48-49页
  4.4 实验结果与分析第49-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  5.1 总结第55页
  5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间发表的论文第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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