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第一章 绪论1

1.1运动的分类1

1.2计算机视觉中运动分析模型2

1.3计算机视觉中运动检测和目标跟踪技术研究现状3

1.4计算机视觉中运动分析的技术难点5

1.5本书各章节内容简介7

第二章 传统的运动检测和目标跟踪算法9

2.1传统的运动检测算法9

2.2常用目标跟踪算法12

2.3粒子滤波在跟踪算法中的应用14

2.4 mean-shift在跟踪算法中的应用15

2.5方向符号法在跟踪算法中的应用15

2.6小结与讨论17

第三章 周期性运动特征的低速目标跟踪算法18

3.1周期性运动特征的动态目标跟踪策略18

3.1.1快速对应点搜索21

3.1.2应用卡尔曼滤波器实现目标位置的预测22

3.1.3波门的设定23

3.2基于单目视觉技术的CCD激光经纬仪24

3.2.1应用背景24

3.2.2 CCD激光经纬仪结构及舰载雷达标校原理24

3.2.3坐标变换与数学建模27

3.2.4半自动建模及动态馈源目标实时识别与跟踪策略28

3.2.5相机的定标29

3.3实验结果及结论31

第四章 高速运动目标的检测与跟踪算法33

4.1空间激光通信中的目标识别与跟踪过程33

4.1.1通信准备阶段33

4.1.2目标捕获阶段34

4.1.3粗跟踪阶段34

4.1.4精跟踪阶段34

4.2自由空间激光通信系统仿真形式34

4.3提高目标跟踪精度的主要技术途径36

4.3.1采用数字控制系统36

4.3.2采用高精度的振镜37

4.3.3采用CCD细分技术38

4.3.4采用现代控制理论和最优控制算法38

4.3.5提高APT精跟踪系统的伺服带宽38

4.4激光光斑目标的快速识别与跟踪算法39

4.4.1图像数据采集方法39

4.4.2自适应探测窗的选取40

4.4.3 PID控制过程41

4.4.4激光光斑中心的计算43

4.5目标识别与跟踪过程的仿真52

4.5.1用户交互模块52

4.5.2粗伺服单元伺服控制仿真53

4.5.3精伺服单元伺服控制仿真56

4.6本章小结60

第五章 具有复杂背景的运动目标检测算法61

5.1光流场的计算方法61

5.1.1光流场的概念61

5.1.2传统光流计算方法61

5.1.3光流评估方法比较63

5.2改进的光流评估算法63

5.2.1正规化相关的特性讨论63

5.2.2候补向量的定义及光流算法的计算过程67

5.2.3基于时间复数相关的预测向量计算法67

5.2.4基于空间复数相关的预测向量计算法69

5.2.5候补向量的抽取70

5.2.6相关分布可信度的评价71

5.2.7高精度光流的抽取71

5.2.8本节小结72

5.3实验结果与讨论73

5.3.1噪声对真值深度分布的影响73

5.3.2全景的信噪比分析77

5.3.3 SMCM算法对背景光流场的检测79

5.3.4 TMCM算法对场景变化的检测80

5.3.5实验总结83

5.4改进光流场评估算法的应用83

5.4.1车辆冲突检测的技术背景83

5.4.2车载相机的运动对光流场的影响84

5.4.3运动物体的识别85

5.5本章小结88

第六章 互补投票算法实现可信赖运动向量估计90

6.1互补投票算法的基本原理90

6.2投票参数的收敛91

6.3信赖测度的估计方法91

6.4互补投票法的高速化92

6.5高速化后的算法的性能比较93

6.6总结与讨论94

结束语95

参考文献97