| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及不足 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 常见运动目标检测及相关图像处理算法介绍 | 第14-31页 |
| 2.1 运动目标检测概述 | 第14-24页 |
| 2.1.1 光流场法 | 第14-16页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 背景减除法 | 第17-24页 |
| 2.2 图像处理相关算法介绍 | 第24-29页 |
| 2.2.1 图像去噪 | 第24-25页 |
| 2.2.2 图像二值化 | 第25-26页 |
| 2.2.3 形态学处理 | 第26-27页 |
| 2.2.4 超像素分割 | 第27-28页 |
| 2.2.5 显著性检测 | 第28-29页 |
| 2.3 常见运动目标检测算法实验对比 | 第29-30页 |
| 2.3.1 检测结果 | 第29-30页 |
| 2.3.2 对比分析 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于轮廓相似度比较鬼影去除和LBP-T描述字自适应阈值VIBE改进方法 | 第31-44页 |
| 3.1 基于轮廓相似度比较的鬼影去除 | 第31-37页 |
| 3.1.1 鬼影问题分析 | 第31-32页 |
| 3.1.2 算法改进原理 | 第32-33页 |
| 3.1.3 改进方法详细过程 | 第33-36页 |
| 3.1.4 实验结果 | 第36-37页 |
| 3.2 基于LBP-T描述字的自适应阈值 | 第37-43页 |
| 3.2.1 阈值问题分析 | 第37页 |
| 3.2.2 算法改进原理 | 第37-38页 |
| 3.2.3 改进方法详细过程 | 第38-41页 |
| 3.2.4 实验结果 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于超像素分割与显著性相结合的运动目标空洞填充 | 第44-52页 |
| 4.1 空洞问题分析 | 第44页 |
| 4.2 算法原理与流程 | 第44-45页 |
| 4.3 算法详细过程 | 第45-50页 |
| 4.4 实验结果 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 图目录 | 第58-60页 |
| List of Figures | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果及参与项目 | 第63页 |