首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于混合高斯模型的运动检测及阴影消除算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
插图索引第10-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景及意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-14页
   ·本文的主要工作和结构第14-16页
第2章 运动检测相关研究第16-28页
   ·引言第16页
   ·典型运动检测算法第16-22页
     ·光流法第17-19页
     ·帧间差分法第19页
     ·背景减除法第19-22页
   ·运动阴影与运动检测第22-24页
     ·阴影的分类第22-23页
     ·阴影对运动检测的影响第23-24页
   ·形态学处理方法第24-27页
     ·腐蚀运算第25-26页
     ·膨胀运算第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 基于自适应混合高斯背景模型算法的改进第28-41页
   ·引言第28-29页
   ·基于高斯模型的运动检测算法第29-30页
   ·混合高斯背景模型算法分析第30-36页
     ·混合高斯背景模型第32-34页
     ·混合高斯背景模型算法存在的问题第34-36页
   ·对混合高斯背景模型算法的改进第36-38页
     ·差异化模型更新策略第36-37页
     ·引入阈值检测方法第37-38页
   ·实验结果与分析第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于HSV颜色特征和梯度特征的阴影消除算法第41-57页
   ·阴影消除相关算法研究第41-44页
     ·基于模型的阴影检测算法第42页
     ·基于特征的阴影检测算法第42-43页
     ·基于模型和基于特征的阴影检测算法比较第43-44页
   ·利用HSV颜色特征和梯度特征进行阴影消除第44-52页
     ·利用HSV颜色特征进行阴影消除第44-47页
     ·利用图像梯度特征进行阴影消除第47-51页
     ·对噪声的处理第51-52页
   ·实验结果与分析第52-55页
   ·本章小结第55-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
附录A (攻读学位期间所发表的学术论文)第65-67页
附录B (攻读学位期间参加的项目)第67页

论文共67页,点击 下载论文
上一篇:基于数据挖掘技术的商业银行信用风险管理研究
下一篇:面向地震灾变模拟的网格调度系统研究