《圖像檢測與目標跟蹤技術》主要介紹了圖像檢測與目標跟蹤的相關理論和技術。共6章：第1章主要介紹圖像檢測與跟蹤技術及其發(fā)展現狀；第2章講述了圖像檢測與跟蹤系統的基本組成，分別對攝像機的工作原理、特性、數據接口等進行闡述；第3章介紹了常用圖像處理算法，包括圖像灰度化、增強、濾波、校正、壓縮以及邊緣檢測等；第4章和第5章是本書的核心，詳細講述了多種目標檢測和跟蹤算法；第6章為應用實例。
《圖像檢測與目標跟蹤技術》總結了作者及相關人員在目標檢測與跟蹤方面多年的理論研究和實際應用成果，內容實用，層次清晰，系統性強。可作為高等院校及科研院所圖像處理、視頻處理和計算機視覺等課程高年級本科生、研究生的教材，也可供相關領域的科研及工程技術人員閱讀參考。
第1章 緒論
1.1 圖像檢測與目標跟蹤技術概述
1.2 圖像檢測與目標跟蹤技術發(fā)展現狀
1.2.1 圖像檢測技術基礎
1.2.2 高速圖像采集與處理技術
1.2.3 高精度圖像處理技術
1.2.4 運動目標跟蹤方法
參考文獻
第2章 圖像檢測與目標跟蹤系統
2.1 光源及照明系統
2.2 攝像機
2.2.1 圖像傳感器
2.2.2 攝像機的主要特性參數
2.2.3 攝像機的分類
2.2.4 鏡頭
2.3 圖像采集處理系統
2.3.1 圖像采集處理設備接口
2.3.2 嵌入式圖像采集處理系統
2.3.3 計算機圖像采集處理系統
參考文獻
第3章 圖像處理基礎
3.1 圖像灰度化
3.2 圖像增強
3.2.1 直方圖修正法
3.2.2 圖像銳化法
3.3 圖像濾波
3.3.1 空域濾波
3.3.2 頻域濾波
3.4 圖像校正
3.4.1 圖像非均勻性校正
3.4.2 圖像畸變校正
3.4.3 圖像空間幾何變換
3.5 圖像壓縮
3.5.1 傳統圖像壓縮方法
3.5.2 壓縮感知方法
3.6 圖像邊緣檢測
參考文獻
第4章 圖像目標檢測
4.1 基于閾值分割的目標檢測
4.2 基于顏色分割的目標檢測
4.3 基于運動信息的目標檢測
4.4 基于輪廓的目標檢測
4.4.1 基于改進Snake模型的目標檢測
4.4.2 基于水平集的目標檢測
4.5 基于特征匹配的目標檢測
4.5.1 基于直方圖匹配的目標檢測
4.5.2 基于模板匹配的目標檢測
4.5.3 基于SIFT的目標檢測
4.6 目標位置計算
4.6.1 基于圖像矩的目標位置計算
4.6.2 基于多次曲線擬合的目標位置計算
4.6.3 基于能量的目標位置計算
參考文獻
第5章 圖像目標跟蹤
5.1 基于混合高斯背景建模的目標跟蹤
5.1.1 混合高斯背景建模
5.1.2 實驗結果分析
5.2 基于Camshift的目標跟蹤
5.2.1 Meanshift算法
5.2.2 基于高斯建模和Camshift的目標跟蹤
5.2.3 實驗結果分析
5.3 基于多特征融合與前景概率的目標跟蹤
5.3.1 特征選擇
5.3.2 基于Sigmod函數的特征融合跟蹤算法
5.3.3 前景概率函數
5.3.4 實驗結果分析
5.4 基于組合帶寬Meanshift與加速收斂策略的目標跟蹤
5.4.1 組合帶寬Meanshift
5.4.2 自適應over-relaxed加速均值遷移
5.4.3 跟蹤算法流程
5.4.4 實驗結果分析
5.5 基于濾波器組的特征估計與模型更新的目標跟蹤
5.5.1 粒子濾波理論
5.5.2 基于粒子濾波器組的目標特征狀態(tài)估計
5.5.3 模板更新判據設計
5.5.4 算法流程
5.5.5 實驗結果分析
5.6 基于特征基空間和壓縮采樣的目標跟蹤
5.6.1 基于特征基空間和壓縮采樣的目標描述
5.6.2 自適應目標跟蹤模型
5.6.3 實驗結果分析
參考文獻
第6章 圖像檢測與目標跟蹤技術應用
6.1 無人運動平臺結構化道路檢測
6.2 空中機動目標檢測與跟蹤系統
6.3 穩(wěn)像儀動態(tài)穩(wěn)像精度測試系統
6.4 火炮動態(tài)穩(wěn)定精度測試系統
6.5 鋼板首尾自動剪切系統
參考文獻
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