| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容及结构 | 第12-14页 |
| 第2章 运动目标检测与特征显著性 | 第14-29页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·经典运动目标检测技术 | 第14-21页 |
| ·背景减除法 | 第14-16页 |
| ·帧间差分法 | 第16-17页 |
| ·光流法 | 第17-20页 |
| ·混合高斯模型法 | 第20-21页 |
| ·特征显著性 | 第21-28页 |
| ·视觉注意机制 | 第22-24页 |
| ·注意机制计算模型 | 第24-26页 |
| ·视觉显著性 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于平稳小波变换和广义 Gamma 分布的运动目标检测 | 第29-45页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·小波变换 | 第29-32页 |
| ·连续小波变换 | 第30页 |
| ·离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·平稳小波变换 | 第31-32页 |
| ·广义 Gamma 分布 | 第32-33页 |
| ·相似性度量 | 第33-34页 |
| ·运动目标检测算法 | 第34-38页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于自回归滑动平均模型的运动目标检测 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·自回归滑动平均模型 | 第45-48页 |
| ·自回归滑动平均模型定义 | 第45-46页 |
| ·最小二乘法的 ARMA 模型参数估计 | 第46-47页 |
| ·ARMA 模型概率分布 | 第47-48页 |
| ·基于 ARMA 模型的运动目标检测算法 | 第48-50页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |