视频分割算法研究及实践
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 视频分割的重要性及其意义 | 第6-7页 |
| 1．2 现有方法概述 | 第7-9页 |
| 1．2．1 基于时域信息的运动分割 | 第7-8页 |
| 1．2．2 利用时域和空域信息的时空域联合分割 | 第8-9页 |
| 1．3 本文的工作及论文组织 | 第9-11页 |
| 1．3．1 本文的工作 | 第9-10页 |
| 1．3．2 论文的组织 | 第10-11页 |
| 第二章 静止图像分割 | 第11-28页 |
| 2．1 图像分割的定义 | 第11-12页 |
| 2．2 静止图像分割算法简介 | 第12-18页 |
| 2．2．1 静止图像分割的一般方法 | 第12-14页 |
| 2．2．1．1 阈值分割法 | 第12-13页 |
| 2．2．1．2 边缘检测分割法 | 第13页 |
| 2．2．1．3 区域跟踪分割法 | 第13-14页 |
| 2．2．2 结合特定理论工具的分割技术 | 第14-16页 |
| 2．2．3 彩色图像分割 | 第16-17页 |
| 2．2．4 分割的度量 | 第17-18页 |
| 2．3 颜色空间 | 第18-20页 |
| 2．3．1 RGB颜色空间 | 第18-19页 |
| 2．3．2 XYZ颜色空间 | 第19-20页 |
| 2．3．3 CIELAB颜色空间 | 第20页 |
| 2．4 平均偏移算法 | 第20-23页 |
| 2．5 基于平均偏移算法的图像分割 | 第23-25页 |
| 2．6 本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 帧间运动估计 | 第28-49页 |
| 3．1 简介 | 第28-29页 |
| 3．2 非参数模型 | 第29-34页 |
| 3．2．1 块运动模型 | 第30-31页 |
| 3．2．2 匹配准则 | 第31-32页 |
| 3．2．3 搜索算法 | 第32-34页 |
| 3．2．3．1 三步搜索算法 | 第32页 |
| 3．2．3．2 新三步搜索算法 | 第32-34页 |
| 3．3 参数模型 | 第34-45页 |
| 3．3．1 摄像机全局运动模型 | 第35-39页 |
| 3．3．2 参数计算 | 第39-45页 |
| 3．3．2．1 特征点提取 | 第39-41页 |
| 3．3．2．2 特征点粗匹配 | 第41-42页 |
| 3．3．2．3 消除错误匹配 | 第42-45页 |
| 3．4 本章小结 | 第45-49页 |
| 第四章 视频对象分割 | 第49-59页 |
| 4．1 引言 | 第49-50页 |
| 4．2 生成背景图 | 第50-54页 |
| 4．2．1 前景物体的初步提取 | 第50-53页 |
| 4．2．2 背景图生成 | 第53-54页 |
| 4．3 前景分割 | 第54-56页 |
| 4．4 本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5．1 研究工作总结 | 第59页 |
| 5．2 分割技术展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表(录用)的论文 | 第65页 |
