自然环境下图像序列运动目标检测关键技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·研究现状及背景 | 第9-10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 图像分割方法 | 第11-29页 |
| ·基于边界的分割方法 | 第11-16页 |
| ·一阶偏导数 | 第12页 |
| ·梯度 | 第12-13页 |
| ·边缘连接 | 第13-15页 |
| ·边界跟踪 | 第15-16页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第16-21页 |
| ·图像阈值分割 | 第16-19页 |
| ·区域增长 | 第19-20页 |
| ·分裂和合并法 | 第20-21页 |
| ·彩色图像分割 | 第21-29页 |
| ·彩色空间 | 第22-24页 |
| ·彩色坐标变换 | 第24-26页 |
| ·常用的彩色图像分割方法 | 第26-29页 |
| 第三章 图像序列分析 | 第29-36页 |
| ·基于灰度变化的目标检测 | 第29-31页 |
| ·帧间相减法 | 第30页 |
| ·相关法 | 第30-31页 |
| ·微分法 | 第31页 |
| ·付氏分析法 | 第31页 |
| ·基于记号的检测方法 | 第31-34页 |
| ·点记号检测 | 第31-32页 |
| ·点匹配 | 第32-33页 |
| ·运动边缘检测 | 第33-34页 |
| ·背景差分方法 | 第34-36页 |
| 第四章 噪声、图像及背景估计 | 第36-46页 |
| ·噪声模型 | 第36-38页 |
| ·图像模型 | 第38-42页 |
| ·图像的照度模型 | 第38-39页 |
| ·图像彩色模型 | 第39-41页 |
| ·阴影的特征 | 第41-42页 |
| ·动态背景 | 第42-46页 |
| 第五章 基于动态背景的梯度算子及背景差分法 | 第46-55页 |
| ·基于灰度图的梯度算子法 | 第46-48页 |
| ·前景像素点分类 | 第46页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第46-48页 |
| ·RGB空间中的背景差分 | 第48-51页 |
| ·前景像素点分类 | 第48页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第48-51页 |
| ·SRG空间的背景差分 | 第51-55页 |
| ·前景像素点分类 | 第51-52页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第52-55页 |
| 第六章 归一化互相关函数法 | 第55-63页 |
| ·目标检测模型 | 第57-58页 |
| ·基于动态背景的归一化互相关函数法 | 第57-58页 |
| ·基于固定背景的归一化互相关函数法 | 第58页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第58-63页 |
| 结论与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67页 |
