| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 军事武器上的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.2 智能视频监控的发展 | 第9-10页 |
| 1.2.3 人机交互中的机器觉技术 | 第10页 |
| 1.2.4 视频检索技术 | 第10-11页 |
| 1.3 存在的关键问题 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要内容与安排 | 第12-14页 |
| 2 基于机器视觉的运动目标检测方法分析 | 第14-22页 |
| 2.1 帧间差值法 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基本原理 | 第14页 |
| 2.1.2 算法优势与局限 | 第14-15页 |
| 2.2 光流法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 LK稀疏光流算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 算法优势与局限 | 第17页 |
| 2.3 背景减除法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 简单背景减除法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 单高斯背景模型 | 第18-19页 |
| 2.3.3 混合高斯模型 | 第19-20页 |
| 2.3.4 Codebook模型 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 ViBe快速背景算法改进与实现 | 第22-32页 |
| 3.1 ViBe算法简介 | 第22-25页 |
| 3.1.1 背景模型的建立 | 第22-23页 |
| 3.1.2 像素点的分类 | 第23-24页 |
| 3.1.3 背景模型的更新 | 第24-25页 |
| 3.2 ViBe算法改进 | 第25-30页 |
| 3.2.1 运动检测中的“鬼影”现象 | 第25-26页 |
| 3.2.2 直方图相似性 | 第26-28页 |
| 3.2.3 改进算法的理论与实现 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 实验对比与分析 | 第32-42页 |
| 4.1“鬼影”检测流程分析 | 第32-35页 |
| 4.2 算法结果比较与分析 | 第35-37页 |
| 4.2.1 基于Codebook模型运动目标检测的实现与结果分析 | 第35-36页 |
| 4.2.2 基于传统ViBe算法运动目标检测结果与结果分析 | 第36页 |
| 4.2.3 基于改进ViBe算法运动目标检测的实现与结果分析 | 第36-37页 |
| 4.3 算法效率比较与分析 | 第37-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 5 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第42页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第42-44页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
