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关于运动人体跟踪算法的研究
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关于运动人体跟踪算法的研究
论文目录
 
中文摘要第1-10 页
ABSTRACT第10-12 页
第一章 绪论第12-19 页
　　· 课题的研究背景及意义第12-13 页
　　· 课题的发展现状第13-18 页
　　　　· 图像的预处理第15 页
　　　　· 运动目标的检测第15-16 页
　　　　· 人体运动跟踪第16-18 页
　　· 本文安排第18-19 页
第二章 图像预处理第19-36 页
　　· 经典图像滤波第19-25 页
　　　　· 线性滤波器─均值滤波器第19-21 页
　　　　· 非线性滤波器─中值滤波器第21-22 页
　　　　· 多级中值滤波第22-24 页
　　　　· 软门限去噪第24-25 页
　　· 新的图像滤波算法第25-35 页
　　　　· 基于多级中值滤波的小波去噪方法第25-29 页
　　　　· 基于双 Haar 小波的 Wiener 滤波去噪算法第29-35 页
　　　　　　· 双 Haar 小波滤波理论第29-31 页
　　　　　　· Wiener 滤波算法第31-32 页
　　　　　　· 基于 Wiener 滤波的双 Haar 小波去噪方法第32-33 页
　　　　　　· 试验结果第33-35 页
　　· 小结第35-36 页
第三章 人体运动目标的检测第36-52 页
　　· 基于静止背景的目标检测第36-44 页
　　　　· 背景模型建立和更新第37-38 页
　　　　· 静态背景下的目标检测第38-40 页
　　　　· 噪声滤波第40-42 页
　　　　· 阈值选取的讨论第42-44 页
　　　　　　· 动态阈值第42 页
　　　　　　· 小波域确定阈值第42-44 页
　　　　· 静态背景部分小结第44 页
　　· 动态背景估计及动态目标检测第44-52 页
　　　　· 非参数核密度函数估计的思想第45-46 页
　　　　· 核密度函数在目标检测中的应用第46-47 页
　　　　· 贝叶斯模型的目标检测第47-51 页
　　　　· 动态部分小结第51-52 页
第四章 运动目标分析第52-61 页
　　· 形态滤波第52-55 页
　　· 区域连通第55-57 页
　　· 运动目标分析第57-60 页
　　　　· 水平投影第57-58 页
　　　　· 垂直投影第58-60 页
　　· 小结第60-61 页
第五章 结束语第61-62 页
参考文献第62-67 页
致谢第67-68 页
攻读学位期间发表的学术论文第68-69 页
学位论文评阅及答辩情况表第69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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