海上运动目标检测方法的研究与应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 运动目标检测技术介绍 | 第19-31页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第19-24页 |
| 2.1.1 两帧差分法 | 第19-21页 |
| 2.1.2 三帧差分法 | 第21-23页 |
| 2.1.3 实验对比 | 第23-24页 |
| 2.2 光流法 | 第24-25页 |
| 2.3 背景减除法 | 第25-29页 |
| 2.3.1 均值滤波法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 单高斯背景模型 | 第28-29页 |
| 2.4 常用算法对比 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 高斯混合背景模型的优化 | 第31-44页 |
| 3.1 高斯混合背景模型介绍 | 第31-35页 |
| 3.2 传统高斯混合背景模型的优缺点分析 | 第35-36页 |
| 3.3 高斯混合背景模型的改进 | 第36-41页 |
| 3.3.1 高斯分布个数的改进 | 第36-38页 |
| 3.3.2 学习率更新的改进 | 第38-41页 |
| 3.4 实验分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章总结 | 第42-44页 |
| 第四章 海上运动目标检测 | 第44-56页 |
| 4.1 海上目标检测分析 | 第44页 |
| 4.2 自适应阈值的三帧差分法 | 第44-47页 |
| 4.2.1 最大类间方差法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 阈值的选取 | 第46-47页 |
| 4.3 基于分块的高斯混合模型 | 第47-50页 |
| 4.3.1 子块划分 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于分块的高斯混合建模 | 第48-50页 |
| 4.4 基于三帧差分法与混合高斯相结合的检测算法 | 第50-52页 |
| 4.4.1 不同区域的划分 | 第50页 |
| 4.4.2 背景区域的划分 | 第50-51页 |
| 4.4.3 变化区域的划分 | 第51页 |
| 4.4.4 自适应学习率的选取 | 第51-52页 |
| 4.4.5 运动目标提取 | 第52页 |
| 4.5 实验分析 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于视频图像的海上运动目标检测系统实现 | 第56-62页 |
| 5.1 OpenCV和MFC介绍 | 第56-58页 |
| 5.1.1 OpenCV | 第56-57页 |
| 5.1.2 MFC | 第57-58页 |
| 5.2 运动目标检测系统的设计与实现 | 第58-59页 |
| 5.2.1 系统的流程设计 | 第58-59页 |
| 5.2.2 系统模块的实现 | 第59页 |
| 5.3 视频读取模块 | 第59-60页 |
| 5.4 目标检测功能模块 | 第60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 总结 | 第62-63页 |
| 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
