《計算機視覺中的運動檢測與跟蹤》共分為6章，第一章介紹運動的分類、計算機視覺領(lǐng)域中運動分析模型、計算機視覺領(lǐng)域運動檢測和目標跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀、計算機視覺領(lǐng)域中運動分析技術(shù)的難點等內(nèi)容；第二章介紹傳統(tǒng)的運動檢測和目標跟蹤算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估算法等；第三章介紹具有周期性運動特征的低速目標運動檢測和跟蹤算法，并以CCD測量系統(tǒng)為例介紹該算法的應(yīng)用；第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤算法，并以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統(tǒng)為例介紹該算法的應(yīng)用；第五章介紹具有復(fù)雜背景的目標運動檢測過程中采用的光流場算法，包括正規(guī)化相關(guān)的特性及其改進光流場評估算法，并介紹改進光流場算法的具體應(yīng)用；第六章介紹互補投票法實現(xiàn)可信賴運動向量估計。
第一章 緒論
1.1 運動的分類
1.2 計算機視覺中運動分析模型
1.3 計算機視覺中運動檢測和目標跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.4 計算機視覺中運動分析的技術(shù)難點
1.5 本書各章節(jié)內(nèi)容簡介
第二章 傳統(tǒng)的運動檢測和目標跟蹤算法
2.1 傳統(tǒng)的運動檢測算法
2.2 常用目標跟蹤算法
2.3 粒子濾波在跟蹤算法中的應(yīng)用
2.4 mean-shift在跟蹤算法中的應(yīng)用
2.5 方向符號法在跟蹤算法中的應(yīng)用
2.6 小結(jié)與討論
第三章 周期性運動特征的低速目標跟蹤算法
3.1 周期性運動特征的動態(tài)目標跟蹤策略
3.1.1 快速對應(yīng)點搜索
3.1.2 應(yīng)用卡爾曼濾波器實現(xiàn)目標位置的預(yù)測
3.1.3 波門的設(shè)定
3.2 基于單目視覺技術(shù)的CCD激光經(jīng)緯儀
3.2.1 應(yīng)用背景
3.2.2 CCD激光經(jīng)緯儀結(jié)構(gòu)及艦載雷達標校原理
3.2.3 坐標變換與數(shù)學建模
3.2.4 半自動建模及動態(tài)饋源目標實時識別與跟蹤策略
3.2.5 相機的定標
3.3 實驗結(jié)果及結(jié)論
第四章 高速運動目標的檢測與跟蹤算法
4.1 空間激光通信中的目標識別與跟蹤過程
4.1.1 通信準備階段
4.1.2 目標捕獲階段
4.1.3 粗跟蹤階段
4.1.4 精跟蹤階段
4.2 自由空間激光通信系統(tǒng)仿真形式
4.3 提高目標跟蹤精度的主要技術(shù)途徑
4.3.1 采用數(shù)字控制系統(tǒng)
4.3.2 采用高精度的振鏡
4.3.3 采用CCD 分技術(shù)
4.3.4 采用現(xiàn)代控制理論和最優(yōu)控制算法
4.3.5 提高APT精跟蹤系統(tǒng)的伺服帶寬
4.4 激光光斑目標的快速識別與跟蹤算法
4.4.1 圖像數(shù)據(jù)采集方法
4.4.2 自適應(yīng)探測窗的選取
4.4.3 PID控制過程
4.4.4 激光光斑中心的計算
4.5 目標識別與跟蹤過程的仿真
4.5.1 用戶交互模塊
4.5.2 粗伺服單元伺服控制仿真
4.5.3 精伺服單元伺服控制仿真
4.6 本章小結(jié)
第五章 具有復(fù)雜背景的運動目標檢測算法
5.1 光流場的計算方法
5.1.1 光流場的概念
5.1.2 傳統(tǒng)光流計算方法
5.1.3 光流評估方法比較
5.2 改進的光流評估算法
5.3 實驗結(jié)果及結(jié)論
第四章 高速運動目標的檢測與跟蹤算法
4.1 空間激光通信中的目標識別與跟蹤過程
4.1.1 通信準備階段
4.1.2 目標捕獲階段
4.1.3 粗跟蹤階段
4.1.4 精跟蹤階段
4.2 自由空間激光通信系統(tǒng)仿真形式
4.3 提高目標跟蹤精度的主要技術(shù)途徑
4.3.1 采用數(shù)字控制系統(tǒng)
4.3.2 采用高精度的振鏡
4.3.3 采用CCD 分技術(shù)
4.3.4 采用現(xiàn)代控制理論和最優(yōu)控制算法
4.3.5 提高APT精跟蹤系統(tǒng)的伺服帶寬
4.4 激光光斑目標的快速識別與跟蹤算法
4.4.1 圖像數(shù)據(jù)采集方法
4.4.2 自適應(yīng)探測窗的選取
4.4.3 PID控制過程
4.4.4 激光光斑中心的計算
4.5 目標識別與跟蹤過程的仿真
4.5.1 用戶交互模塊
4.5.2 粗伺服單元伺服控制仿真
4.5.3 精伺服單元伺服控制仿真
4.6 本章小結(jié)
第五章 具有復(fù)雜背景的運動目標檢測算法
5.1 光流場的計算方法
5.1.1 光流場的概念
5.1.2 傳統(tǒng)光流計算方法
5.1.3 光流評估方法比較
5.2 改進的光流評估算法
5.2.1 正規(guī)化相關(guān)的特性討論
5.2.2 候補向量的定義及光流算法的計算過程
5.2.3 基于時間復(fù)數(shù)相關(guān)的預(yù)測向量計算法
5.2.4 基于空間復(fù)數(shù)相關(guān)的預(yù)測向量計算法
5.2.5 候補向量的抽取
5.2.6 相關(guān)分布可信度的評價
5.2.7 高精度光流的抽取
5.2.8 本節(jié)小結(jié)
5.3 實驗結(jié)果與討論
5.3.1 噪聲對真值深度分布的影響
5.3.2 全景的信噪比分析
5.3.3 SMCM算法對背景光流場的檢測
5.3.4 TMCM算法對場景變化的檢測
5.3.5 實驗總結(jié)
5.4 改進光流場評估算法的應(yīng)用
5.4.1 車輛沖突檢測的技術(shù)背景
5.4.2 車載相機的運動對光流場的影響
5.4.3 運動物體的識別
5.5 本章小結(jié)
第六章 互補投票算法實現(xiàn)可信賴運動向量估計
6.1 互補投票算法的基本原理
6.2 投票參數(shù)的收斂
6.3 信賴測度的估計方法
6.4 互補投票法的高速化
6.5 高速化后的算法的性能比較
6.6 總結(jié)與討論
結(jié)束語
參考文獻
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