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基于视频序列的双背景建模算法

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 问题的研究背景和现状第11-13页
        1.1.1 研究背景及意义第11-12页
        1.1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.2 论文的主要组成部分介绍第13-17页
        1.2.1 背景建模算法介绍第14页
        1.2.2 双背景建模算法背景模型第14-15页
        1.2.3 双背景建模算法前景提取第15页
        1.2.4 HSV 色彩空间特征背景更新第15-17页
        1.2.5 光照突变处理第17页
    1.3 本章小结第17-18页
第2章 视频处理的基本知识第18-24页
    2.1 颜色处理第18-20页
        2.1.1 灰度化第18-19页
        2.1.2 二值化处理第19-20页
    2.2 OPENCV 开源软件简介第20-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 图像预处理知识第24-33页
    3.1 边缘轮廓提取第24-25页
    3.2 腐蚀、膨胀、滤波第25-32页
        3.2.1 腐蚀处理第25页
        3.2.2 膨胀处理第25-26页
        3.2.3 卡尔曼滤波第26-28页
        3.2.4 均值滤波第28-29页
        3.2.5 中值滤波第29-30页
        3.2.6 维纳滤波第30页
        3.2.7 小波滤波第30-31页
        3.2.8 矢量滤波第31-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 码本与滑动平均背景建模第33-39页
    4.1 CODEBOOK MODEL 码本模型第34页
    4.2 CODEBOOK MODEL 码本模型原理第34-37页
        4.2.1 CODEBOOK TRAININING 背景训练第35-36页
        4.2.2 模型匹配第36页
        4.2.3 背景更新第36-37页
    4.3 滑动平均背景建模第37-38页
    4.4 本章小结第38-39页
第5章 颜色空间第39-43页
    5.1 RGB 和 HSV第39-40页
    5.2 RGB 和 HSV 的转换第40-42页
        5.2.1 RGB 转换为 HSV第40-41页
        5.2.2 HSV 转换为 RGB第41-42页
    5.3 本章小结第42-43页
第6章 双背景建模算法第43-50页
    6.1 双背景建模算法背景模型第43-45页
    6.2 双背景建模算法运动目标检测第45-46页
    6.3 HSV 色彩特征更新双背景模型第46-48页
    6.4 光照突变处理第48-49页
    6.5 本章小结第49-50页
第7章 实验第50-54页
    7.1 实验数据第50-52页
        7.1.1 测试 PC 配置第50页
        7.1.2 测试结果第50-52页
    7.2 结果分析第52-54页
第8章 总结与展望第54-57页
    8.1 总结与展望第54-57页
        8.1.1 总结第54-55页
        8.1.2 展望第55-57页
参考文献第57-60页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第60-61页
致谢第61页

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