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基于全局运动估计补偿的目标检测算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 课题研究现状第11-15页
        1.2.1 静态背景下目标检测算法研究现状第12-13页
        1.2.2 动态背景下运动目标检测研究现状第13-14页
        1.2.3 研究的难点所在第14-15页
    1.3 论文的研究内容及章节安排第15-18页
        1.3.1 论文内容及创新点第15-16页
        1.3.2 论文的结构安排第16-18页
第2章 理论基础第18-38页
    2.1 全局运动估计补偿介绍第18-23页
        2.1.1 全局运动估计原理第18-19页
        2.1.2 全局运动补偿第19-20页
        2.1.3 全局运动估计模块第20-22页
        2.1.4 全局运动补偿模块第22-23页
    2.2 获取运动矢量常用的方法第23-36页
        2.2.1 块匹配法第23-26页
        2.2.2 灰度投影法第26-28页
        2.2.3 特征匹配法第28-36页
        2.2.4 方法总结第36页
    2.3 本章小结第36-38页
第3章 基于SURF算法的运动矢量提取第38-50页
    3.1 常用特征匹配算法第38-41页
        3.1.1 常用特征匹配算法比较第38-40页
        3.1.2 特征匹配算法分析比较第40-41页
    3.2 SURF特征提取运动矢量第41-44页
        3.2.1 SURF算法特征点匹配的改进第41-43页
        3.2.2 实验结果分析第43-44页
    3.3 RANSAC算法去除误匹配第44-48页
        3.3.1 RANSAC算法原理第44-47页
        3.3.2 SURF+RANSAC去除误匹配实验结果与分析第47-48页
    3.4 本章小节第48-50页
第4章 基于背景运动矢量提取的全局运动估计补偿算法第50-68页
    4.1 引言第50页
    4.2 提取背景矢量第50-54页
        4.2.1 SURF特征匹配获取运动矢量第50-51页
        4.2.2 背景运动矢量的提取第51-52页
        4.2.3 实验结果与分析第52-54页
    4.3 求取运动模型参数第54-55页
    4.4 全局运动补偿及目标检测实验结果分析第55-58页
    4.5 补偿帧空洞填充及效果验证第58-60页
        4.5.1 空洞填充流程第58-59页
        4.5.2 实验结果与分析第59-60页
    4.6 测试序列目标检测第60-65页
        4.6.1 Boat测试序列目标检测结果第60-61页
        4.6.2 Traffic测试序列目标检测结果第61-62页
        4.6.3 Coastguard测试序列目标检测第62-63页
        4.6.4 测试序列补偿帧的PSNR比较第63-65页
    4.7 本章小结第65-68页
第5章 基于分块的背景区域提取的全局运动估计补偿算法第68-82页
    5.1 引言第68页
    5.2 背景区域提取第68-70页
        5.2.1 背景区域提取流程介绍第68-69页
        5.2.2 背景区域块的提取第69-70页
        5.2.3 选取最优背景模块第70页
    5.3 背景区域提取实验与分析第70-74页
        5.3.1 背景区域提取结果第70-73页
        5.3.2 背景区域矢量提取第73-74页
    5.4 求取运动模型参数第74-75页
    5.5 全局运动补偿及目标检测实验结果分析第75-77页
    5.6 测试序列目标检测结果第77-79页
        5.6.1 地面目标检测第77页
        5.6.2 航拍序列目标检测第77-78页
        5.6.3 测试序列补偿帧的PSNR比较第78-79页
    5.7 本章小结第79-82页
第6章 总结与展望第82-84页
    6.1 研究总结第82页
    6.2 创新点第82-83页
    6.3 研究展望第83-84页
参考文献第84-90页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和软件著作权第90-92页
攻读硕士学位期间参加的项目和获得的奖励第92-94页
致谢第94页

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