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基于码本学习的背景建模方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 前景目标检测研究现状及发展趋势第11-13页
        1.2.1 帧差法第11-12页
        1.2.2 光流法第12-13页
        1.2.3 背景减除法第13页
    1.3 背景减除与背景建模技术的研究现状第13-16页
        1.3.1 多种背景建模方法第14页
        1.3.2 背景建模技术难点第14-15页
        1.3.3 码本背景模型第15-16页
    1.4 主要内容与论文安排第16-18页
第二章 基于自适应码本更新的前景检测系统设计第18-30页
    2.1 前景检测系统整体流程设计第18页
    2.2 码本背景模型初始化分析第18-22页
        2.2.1 码本结构的定义分析第19页
        2.2.2 码字的结构分析第19-20页
        2.2.3 码本训练过程分析第20-22页
    2.3 伪前景信息判断策略设计第22-24页
        2.3.1 光照突变伪前景判断策略设计第22-23页
        2.3.2 运动前景阴影判断策略设计第23页
        2.3.3 光影噪点伪前景去除策略设计第23-24页
    2.4 码本背景模型的自适应更新策略设计第24-27页
        2.4.1 伪前景像素信息更新到码本背景模型的算法设计第24-25页
        2.4.2 缓存Cache中的真实前景融入背景的过程分析第25-26页
        2.4.3 码本与Cache中消极码字的消除算法分析第26-27页
        2.4.4 由背景模型得到背景图像的算法设计第27页
    2.5 背景减除策略设计第27-28页
        2.5.1 背景减除原理第27-28页
        2.5.2 码字匹配策略第28页
        2.5.3 分割前景得到前景二值图第28页
    2.6 本章小结第28-30页
第三章 基于像素邻域HOG特征消除光照突变伪前景的算法设计第30-51页
    3.1 HOG特征原理及提取方法分析第30-37页
        3.1.1 图像的方向梯度分析第30-32页
        3.1.2 方向梯度直方图特征分析第32-33页
        3.1.3 提取图像的HOG特征策略设计第33-37页
    3.2 基于像素邻域的检测区域划分策略设计第37-43页
        3.2.1 像素邻域定义策略设计第37-38页
        3.2.2 前景边缘检测策略分析第38-39页
        3.2.3 检测像素点像素邻域划分算法设计第39-40页
        3.2.4 像素邻域内的Block划分和Block缓存结构体分析第40-43页
    3.3 更新码本背景模型策略设计第43-44页
        3.3.1 根据像素邻域HOG特征距离判断伪前景算法设计第43页
        3.3.2 伪前景像素信息更新码本背景模型的策略设计第43-44页
    3.4 光照突变消除实验与分析第44-50页
        3.4.1 复杂光照变化场景下的伪前景消除实验与分析第44-48页
        3.4.2 大面积前景进入场景时检测速度提高分析第48-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于亮度阈值和互相关系数特征消除阴影的算法设计第51-64页
    4.1 亮度阈值判断阴影区域策略设计第51-53页
        4.1.1 前景图像和背景图像像素点灰度值提取策略第51-52页
        4.1.2 基于灰度范围的阴影判断算法分析第52-53页
    4.2 结合像素邻域的互相关系数计算方法设计第53-57页
        4.2.1 相关分析概述第53-54页
        4.2.2 互相关函数与互相关系数第54页
        4.2.3 描述图像间相关性的互相关系数分析第54-55页
        4.2.4 计算互相关系数的邻域划分策略第55页
        4.2.5 像素邻域的归一化互相关系数计算第55-57页
    4.3 更新背景模型策略设计第57页
    4.4 阴影消除实验与分析第57-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 前景检测系统实验及分析第64-75页
    5.1 复杂场景下前景检测系统实验与分析第64-65页
    5.2 多种背景模型对比实验与分析第65-68页
    5.3 多种背景模型FDR分析第68-71页
    5.4 完整视频序列前景检测实验与分析第71-74页
    5.5 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 论文总结第75页
    6.2 课题展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-84页
攻读硕士学位期间取得的成果第84-85页

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