| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-18页 |
| 1.2 运动目标检测技术的历史与现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 静态背景下的运动目标检测技术 | 第18-19页 |
| 1.2.2 动态背景下的运动目标检测技术 | 第19-22页 |
| 1.3 论文的研究内容与章节安排 | 第22-25页 |
| 第2章 动基座下运动目标检测基本原理 | 第25-47页 |
| 2.1 引言 | 第25-28页 |
| 2.2 基座运动分析 | 第28-30页 |
| 2.3 几种典型的动基座运动目标检测算法 | 第30-44页 |
| 2.3.1 基于多尺度Harris角点的动基座运动目标检测算法 | 第30-34页 |
| 2.3.2 基于自适应权重更新Adaboost的动基座运动目标检测算法 | 第34-37页 |
| 2.3.3 基于多组单应约束的动基座运动目标检测算法 | 第37-42页 |
| 2.3.4 基于梯度阈值的HS光流动基座运动目标检测算法 | 第42-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第3章 基于灰度加权核函数的动基座运动目标检测 | 第47-63页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 基于灰度加权核函数的动基座运动目标检测 | 第48-54页 |
| 3.2.1 引入评价函数的特征块选取 | 第48-50页 |
| 3.2.2 基于相位相关算法的全局运动补偿参量估计 | 第50-52页 |
| 3.2.3 基于灰度加权核函数的运动目标检测 | 第52-54页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第54-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 基于改进CLG光流模型的动基座运动目标检测 | 第63-87页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 改进的CLG光流模型 | 第64-70页 |
| 4.2.1 结合结构纹理分解的光流失量估计 | 第65-68页 |
| 4.2.2 基于自适应高斯金字塔的光流场计算方法 | 第68-70页 |
| 4.3 基于运动矢量幅值的动基座运动目标检测算法 | 第70-72页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第72-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-87页 |
| 第5章 基于元胞自动机的动基座运动目标检测 | 第87-109页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 融合全局差异图的空时显著性检测算法 | 第88-92页 |
| 5.2.1 空时显著性检测 | 第88-90页 |
| 5.2.2 全局差异图的融合 | 第90-92页 |
| 5.3 基于元胞自动机的同步更新机制 | 第92-95页 |
| 5.3.1 影响因子矩阵 | 第93页 |
| 5.3.2 置信度矩阵 | 第93-94页 |
| 5.3.3 同步更新原则 | 第94-95页 |
| 5.4 基于局部阈值分割的动基座运动目标检测 | 第95-96页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第96-107页 |
| 5.6 本章小结 | 第107-109页 |
| 第6章 结论与展望 | 第109-113页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第109-110页 |
| 6.2 论文创新点 | 第110-111页 |
| 6.3 研究展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-127页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第127-129页 |
| 指导教师及作者简介 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131页 |
