| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·视频运动目标分割的背景、现状及意义 | 第8-9页 |
| ·视频运动目标分割方法应用领域 | 第9-11页 |
| ·论文的研究内容及论文安排 | 第11-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 视频运动目标分割算法研究及概述 | 第14-24页 |
| ·常用运动目标分割技术算法简介 | 第14-21页 |
| ·基于背景模型参数估计的方法 | 第15-18页 |
| ·非基于背景模型参数估计的方法 | 第18-20页 |
| ·其它视频运动目标分割方法 | 第20-21页 |
| ·运动目标分割质量的评价标准 | 第21页 |
| ·运动目标分割技术的难点 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 压缩传感视频分割 | 第24-38页 |
| ·压缩传感理论模型 | 第24-29页 |
| ·信号的稀疏表示与压缩传感 | 第25-27页 |
| ·信号的重构算法 | 第27-29页 |
| ·压缩传感理论的应用 | 第29-33页 |
| ·基于压缩传感理论的图像融合 | 第29-32页 |
| ·基于压缩传感理论的视频运动目标分割 | 第32-33页 |
| ·压缩传感理论实验 | 第33-37页 |
| ·视频运动目标提取算法实验 | 第33-34页 |
| ·图像融合实验 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 条件随机场理论 | 第38-62页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第38-42页 |
| ·概率图模型简介 | 第38-40页 |
| ·马尔可夫随机过程简介 | 第40-41页 |
| ·隐马尔可夫模型简介 | 第41-42页 |
| ·一维条件随机理论模型 | 第42-45页 |
| ·二维条件随机场模型简介 | 第45-47页 |
| ·光流特征的二维条件随机场模型 | 第47-49页 |
| ·基于压缩传感理论的二维条件随机场模型 | 第49-50页 |
| ·实验环境与平台 | 第50-51页 |
| ·本文实验的评价指标 | 第51-52页 |
| ·条件随机场理论运动目标分割实验 | 第52-59页 |
| ·简单二维条件随机场实验 | 第52-53页 |
| ·基于 Lucas-Kanade 光流的条件随机场实验 | 第53-54页 |
| ·基于压缩传感理论的条件随机场实验 | 第54-56页 |
| ·实验对比 | 第56-59页 |
| ·基于条件随机场模型的视频阴影及运动目标分割 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 内容总结 | 第62页 |
| 主要贡献及创新点 | 第62-63页 |
| 后续工作与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |