| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 存在问题及研究难点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 图像处理基本知识 | 第14-21页 |
| 2.1 常用颜色空间模型 | 第14-15页 |
| 2.1.1 RGB颜色模型 | 第14页 |
| 2.1.2 HSV颜色模型 | 第14-15页 |
| 2.2 图像灰度化 | 第15页 |
| 2.3 图像滤波 | 第15-18页 |
| 2.3.1 均值滤波 | 第16页 |
| 2.3.2 高斯滤波 | 第16-17页 |
| 2.3.3 中值滤波 | 第17-18页 |
| 2.4 图像二值化 | 第18页 |
| 2.5 图像形态学处理 | 第18-20页 |
| 2.5.1 膨胀和腐蚀 | 第19页 |
| 2.5.2 开运算和闭运算 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 运动目标检测算法 | 第21-31页 |
| 3.1 光流法 | 第21-22页 |
| 3.2 帧间差分法 | 第22-23页 |
| 3.3 背景差分法 | 第23-24页 |
| 3.4 运动目标检测方法比较 | 第24页 |
| 3.5 背景建模方法的研究 | 第24-30页 |
| 3.5.1 中值法背景建模 | 第25-26页 |
| 3.5.2 单高斯背景建模 | 第26-27页 |
| 3.5.3 混合高斯背景建模 | 第27-29页 |
| 3.5.4 ViBe算法背景建模 | 第29-30页 |
| 3.5.5 背景提取的各种方法的分析比较 | 第30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于ViBe与帧差法融合的运动目标检测算法研究 | 第31-45页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 基于帧差与ViBe算法的运动目标检测 | 第32-36页 |
| 4.2.1 背景模型初始化 | 第33-34页 |
| 4.2.2 目标判断与背景更新 | 第34-36页 |
| 4.3 形态学处理 | 第36页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第36-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于HSV颜色空间与LBP纹理特征的阴影检测 | 第45-61页 |
| 5.1 阴影的形成及特点 | 第45-47页 |
| 5.2 基于RGB颜色空间的阴影检测 | 第47-48页 |
| 5.3 基于改进HSV颜色空间与LBP纹理融合的阴影检测 | 第48-58页 |
| 5.3.1 阴影检测数据集 | 第48-49页 |
| 5.3.2 改进的HSV颜色空间的阴影检测 | 第49-54页 |
| 5.3.3 改进LBP纹理特征的阴影检测 | 第54-56页 |
| 5.3.4 改进HSV颜色空间与LBP纹理特征的算法融合 | 第56-58页 |
| 5.4 阴影检测与抑制的实验结果及分析 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
