基于Unscented卡尔曼滤波器的视频目标跟踪

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文的研究内容和章节安排

第二章 视频运动目标的检测与跟踪

2．1 视频目标检测算法

2．1．1 视频目标检测的主要思想与方法

2．1．2 帧间差分法基本原理

2．1．3 背景差分法基本原理

2．1．4 光流法

2．2 视频目标跟踪算法

2．3 形态学处理

2．3．1 数学形态学简介

2．3．2 数学形态学预处理

2．3．3 腐蚀与膨胀

2．3．4 图像的开与闭运算

2．4 本章小结

第三章 运动目标的轮廓跟踪算法

3．1 引言

3．2 Snake模型

3．2．1 基本思想

3．2．2 Snake模型的数学模型

3．2．3 Snake模型的优点和不足

3．3 B样条曲线

3．4 本章小结

第四章 基于Unscented卡尔曼滤波器的目标跟踪

4．1 卡尔曼滤波器

4．1．1 卡尔曼滤波背景

4．1．2 卡尔曼滤波器的原型

4．1．3 卡尔曼滤波的噪声平滑性处理

4．2 Unscented卡尔曼滤波器

4．2．1 引言

4．2．2 目标跟踪系统的Unscented变换

4．2．3 UKF算法实现

4．3 结合Unscented卡尔曼滤波以及B样条曲线完成视频目标跟踪

4．4 本章小结

第五章 仿真实验与分析

5．1 仿真条件

5．2 仿真结果

5．3 误差分析

5．4 本章小结

第六章 总结和展望

6．1 总结和创新

6．1．1 本文总结

6．1．2 创新点

6．2 不足和展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的主要研究成果