基于嵌入式的运动物体检测与跟踪算法研究及应用

目录

声明

1绪论

1.1选题的背景及研究的意义

1.2本课题研究领域国内外的研究动态及发展趋势

1.3本课题的研究内容与技术方案

2视频图像处理基本方法

2.1 引言

2.2图像灰度化

2.3图像的噪声处理

2.3.1均值滤波

2.3.2中值滤波

2.4图像的二值化

2.5数学形态学滤波

2.5.1腐蚀与膨胀

2.5.2开运算与闭运算

2.6本章小结

3. 运动跟踪嵌入式系统组成

3.1硬件平台构成

3.1.1处理器选择

3.1.2 存储系统的构建

3.2操作系统选择

3.2.1操作系统的作用

3.2.2嵌入式操作系统的选用

3.3构建操作系统内核

3.3.1 Linux 内核结构

3.3.2交叉编译环境

3.3.3内核移植

3.4 文件系统移植

3.4.1 YAFFS文件系统概述

3.4.2 YAFFS文件系统移植

3.5 Bootloader 移植

3.6 USB 摄像头的选择

3.7 本章小结

4运动物体的检测

4.1 软件系统组成

4.2 前景检测介绍

4.3 运动前景检测基本算法

4.3.1 帧间差分法

4.3.2光流法

4.3.3背景差分法

4.4 本系统所采用的背景模型

4.4.1 背景模型的初始化

4.4.2 阈值的选取

4.4.3 背景模型的更新

4.5背景检测算法流程

4.6本章小结

5运动物体的跟踪

5.1 引言

5.2 运动物体特征描述

5.3常见运动物体跟踪算法

5.3.1基于模型的跟踪算法

5.3.2基于特征的跟踪算法

5.3.3基于变形模型的跟踪算法

5.3.4基于区域的跟踪算法

5.4卡尔曼滤波器原理

5.5 Kalman 滤波器结合质心的运动跟踪模型

5.5.1运动目标的质心计算

5.5.2系统的Kalman预估模型设计

5.5.3特征匹配与模型更新

5.6实验结果分析

5.7本章小结

6 结论及展望

参考文献

附录

致谢