| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 运动目标检测和跟踪的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 压缩域运动目标检测算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩域运动目标跟踪算法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究现状小结 | 第15页 |
| 1.4 论文的主要内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 H.264视频编码标准 | 第18-32页 |
| 2.1 视频编码技术的发展 | 第18-19页 |
| 2.2 H.264编码标准及新技术 | 第19-30页 |
| 2.2.1 H.264编码标准框架 | 第19-21页 |
| 2.2.2 多模式高精度运动估计 | 第21-24页 |
| 2.2.3 先进的帧内预测 | 第24-26页 |
| 2.2.4 整数变换编码及量化 | 第26-28页 |
| 2.2.5 去块效应滤波 | 第28-29页 |
| 2.2.6 先进的熵编码技术 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 利用QP参数的行人目标检测方法 | 第32-44页 |
| 3.1 压缩域处理可操作位置 | 第32-33页 |
| 3.2 QP参数 | 第33-37页 |
| 3.2.1 运动估计 | 第33-34页 |
| 3.2.2 DCT变换 | 第34-35页 |
| 3.2.3 量化参数QP | 第35-37页 |
| 3.3 基于QP参数的目标分割 | 第37-40页 |
| 3.3.1 算法流程图 | 第37页 |
| 3.3.2 量化参数梯度信息 | 第37-38页 |
| 3.3.3 加权时间累积 | 第38页 |
| 3.3.4 两抽头MBsize插值滤波器 | 第38页 |
| 3.3.5 SubMB精细分割 | 第38-39页 |
| 3.3.6 Ⅰ帧处理 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 联合像素域和QP参数行人目标检测算法 | 第44-58页 |
| 4.1 基本算法流程 | 第44-45页 |
| 4.2 压缩域分割 | 第45-52页 |
| 4.2.1 运动信息的获取 | 第45-48页 |
| 4.2.2 运动矢量场处理 | 第48-52页 |
| 4.2.3 运动对象区域标记 | 第52页 |
| 4.3 像素域分割 | 第52-55页 |
| 4.3.1 背景模型的建立 | 第52-53页 |
| 4.3.2 背景模型的更新 | 第53-54页 |
| 4.3.3 前景检测分割 | 第54页 |
| 4.3.4 参数选择 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于Mean Shift的压缩域目标跟踪算法 | 第58-66页 |
| 5.1 Mean Shift的起源 | 第58页 |
| 5.2 Mean Shift的基本原理 | 第58-60页 |
| 5.2.1 核函数 | 第58页 |
| 5.2.2 Mean Shift向量 | 第58-60页 |
| 5.3 压缩域的Mean Shift目标跟踪 | 第60-63页 |
| 5.3.1 构造目标模型 | 第60-61页 |
| 5.3.2 构造候选模型 | 第61页 |
| 5.3.3 选择相似性度量函数 | 第61-62页 |
| 5.3.4 候选目标定位 | 第62页 |
| 5.3.5 算法流程 | 第62-63页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |