| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于视频图像的运动物体检测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 背景差分法的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 视频图像预处理方法以及背景差分算法理论 | 第18-28页 |
| 2.1 视频图像的预处理流程 | 第18-21页 |
| 2.1.1 彩色图像变换为灰度图像 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图像的去嗓处理 | 第19-20页 |
| 2.1.3 图像的二值化处理 | 第20-21页 |
| 2.2 非模型背景差分算法理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 时域差分算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 帧平均背景差分算法 | 第23-24页 |
| 2.3 模型背景差分算法理论 | 第24-27页 |
| 2.3.1 基于单个高斯模型的背景构建 | 第24页 |
| 2.3.2 基于混合高斯模型的背景构建 | 第24-26页 |
| 2.3.3 基于核函数密度估计的背景模型构建 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 像素比帧淘汰的优化方案 | 第28-40页 |
| 3.1 基于帧平均背景提取的非模型背景差分算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 帧平均算法运作原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 帧平均背景差分算法的缺陷 | 第30-31页 |
| 3.2 帧平均背景差分算法的改进 | 第31-36页 |
| 3.2.1 对背景提取方案的改进 | 第31-34页 |
| 3.2.2 对背景更新策略的改进 | 第34-36页 |
| 3.3 基于帧淘汰优化方案的深入研究 | 第36-39页 |
| 3.3.1 基于帧淘汰的背景差分算法的实现 | 第36-38页 |
| 3.3.2 非模型背景差分算法的缺陷 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于像素淘汰模型的背景差分算法 | 第40-51页 |
| 4.1 对模型背景差分算法的探索 | 第40-43页 |
| 4.1.1 现有模型差分算法的运作流程 | 第40-42页 |
| 4.1.2 现有模型差分算法的优缺点 | 第42-43页 |
| 4.2 像素淘汰模型的背景差分法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 背景模型的构建 | 第43-44页 |
| 4.2.2 背景的更新策略 | 第44-46页 |
| 4.3 像素集簇 | 第46-50页 |
| 4.3.1 高清图像与低清图像 | 第46-49页 |
| 4.3.2 使用像素集簇来降低运算维度 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验及性能评估 | 第51-59页 |
| 5.1 视频流的提取 | 第51-53页 |
| 5.2 基于像素淘汰模型背景差分算法的实现与实验效果 | 第53-58页 |
| 5.2.1 算法的实现与部署 | 第53-54页 |
| 5.2.2 算法的性能对比 | 第54-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结和展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第65页 |