基于GMM的智能视频运动目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-12页 |
| ·计算机视觉 | 第9-10页 |
| ·智能视频监控 | 第10-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-17页 |
| ·智能监控技术在国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·智能监控技术在国内研究现状 | 第14页 |
| ·GMM在运动检测中的研究现状 | 第14-17页 |
| ·课题来源与论文主要工作 | 第17-19页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·论文主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 运动检测的主要技术 | 第19-35页 |
| ·图像预处理 | 第19-27页 |
| ·图像滤波处理 | 第20-22页 |
| ·运动区域的后处理 | 第22-27页 |
| ·帧差法 | 第27-29页 |
| ·背景差分法 | 第29-33页 |
| ·光流法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 GMM的运动检测算法 | 第35-46页 |
| ·单高斯背景模型 | 第35-37页 |
| ·GMM背景模型 | 第37-42页 |
| ·高斯混合背景建模原理 | 第38-40页 |
| ·混合高斯背景建模的运动检测 | 第40-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于滑动窗的GMM运动检测 | 第46-62页 |
| ·基于滑动窗的背景模型参数估计 | 第46-50页 |
| ·模型参数的传统估计 | 第47-48页 |
| ·模型参数的滑动窗在线估计 | 第48-50页 |
| ·基于滑动窗的GMM运动检测 | 第50-55页 |
| ·滑动窗模型参数的初始化 | 第52-53页 |
| ·滑动窗模型参数的更新 | 第53-55页 |
| ·滑动窗GMM的运动检测 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 运动阴影抑制算法研究 | 第62-73页 |
| ·图像彩色空间转换 | 第63-67页 |
| ·RGB色彩空间 | 第63-64页 |
| ·YUV色彩空间 | 第64-65页 |
| ·HSV色彩空间 | 第65-67页 |
| ·基于彩色空间的阴影抑制算法 | 第67-72页 |
| ·基于RGB空间的阴影抑制 | 第67-69页 |
| ·基于HSV空间的阴影抑制 | 第69-71页 |
| ·基于YUV空间的阴影抑制 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目以及发表的论文 | 第82页 |
