| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究状况 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究状况 | 第10页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关关键技术 | 第14-22页 |
| 2.1 虚实合作技术 | 第14-15页 |
| 2.2 图像获取技术 | 第15-16页 |
| 2.3 背景分离技术 | 第16-18页 |
| 2.4 图像重建技术 | 第18-19页 |
| 2.5 基于CUDA的GPU编程技术 | 第19-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于GPU编程的动态背景分离技术 | 第22-30页 |
| 3.1 Codebook背景建模与前景检测 | 第22-25页 |
| 3.2 背景更新策略 | 第25-27页 |
| 3.3 基于GPU编程的动态背景分离技术研究 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于GIBBS-MRF的图像重建技术 | 第30-39页 |
| 4.1 邻域系统和簇理论 | 第30-32页 |
| 4.2 基于Gibbs-MRF的图像重建算法 | 第32-37页 |
| 4.2.1 Markov随机场(MRF)原理 | 第32-33页 |
| 4.2.2 利用Gibbs-MRF原理进行图像重建 | 第33-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 面向虚实合作的动态背景分离技术的设计与实现 | 第39-56页 |
| 5.1 面向虚实合作的动态背景分离技术的设计 | 第39-40页 |
| 5.2 面向虚实合作的动态背景分离技术的实现 | 第40-44页 |
| 5.2.1 运动目标检测与前景图像重建 | 第40-41页 |
| 5.2.2 运动人体目标识别与跟踪 | 第41-42页 |
| 5.2.3 碰撞检测 | 第42-43页 |
| 5.2.4 虚实合作 | 第43-44页 |
| 5.3 系统运行结果及分析 | 第44-55页 |
| 5.3.1 图像算法性能分析 | 第44-52页 |
| 5.3.2 动态背景分离技术的应用性能分析 | 第52页 |
| 5.3.3 面向虚实合作的游戏系统运行效果 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 研究生期间的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |