| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 前言 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究内容 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 复杂背景下前景提取方法 | 第16-31页 |
| 2.1 前景提取问题 | 第16-18页 |
| 2.2 蓝屏抠像提取前景 | 第18-20页 |
| 2.3 背景建模提取前景 | 第20-30页 |
| 2.3.1 基于颜色信息的背景建模方法 | 第21-25页 |
| 2.3.2 高斯混合模型 | 第25-30页 |
| 2.3.3 背景建模方法的不足 | 第30页 |
| 2.4 附加信息提取前景 | 第30-31页 |
| 第三章 基于 KINECT 提取前景 | 第31-41页 |
| 3.1 KINECT 介绍 | 第31-32页 |
| 3.2 KINECT 设备结构 | 第32页 |
| 3.3 KINECT 深度图像获取流程 | 第32-33页 |
| 3.4 KINECT 深度图像理论 | 第33-35页 |
| 3.5 KINECT 用于前景提取 | 第35-36页 |
| 3.6 利用漫水填充算法对 KINECT 提取的前景优化 | 第36-41页 |
| 3.6.1 漫水填充算法 | 第37-39页 |
| 3.6.2 漫水填充算法应用于 Kinect 提取的前景 | 第39-41页 |
| 第四章 基于红外的前景提取方法 | 第41-48页 |
| 4.1 基本原理 | 第41-42页 |
| 4.2 红外光特性 | 第42-43页 |
| 4.3 系统结构图 | 第43页 |
| 4.4 前景提取详细过程 | 第43-45页 |
| 4.5 基于红外附加信息的系统 | 第45-48页 |
| 第五章 图像融合算法 | 第48-56页 |
| 5.1 图像融合 | 第48-49页 |
| 5.2 泊松融合 | 第49-54页 |
| 5.3 泊松融合效果 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
| 发表的学术论文 | 第63-64页 |