基于内容的视频对象分割技术
| 第一章．绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 研究背景及意义 | 第7-15页 |
| 1．1．1 视频编码技术的发展历程 | 第8-10页 |
| 1．1．2 MPEG-4的关键技术 | 第10-15页 |
| 1．2 本文研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 1．2．1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1．2．2 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章．VO分割算法综述 | 第17-29页 |
| 2．1 视频对象的定义 | 第17页 |
| 2．2 视频分割方法的分类 | 第17-18页 |
| 2．2 现今VOP分割算法概述 | 第18-29页 |
| 2．2．1 基于光流场的参数模型法 | 第18-20页 |
| 2．2．2 时空结合法 | 第20-24页 |
| 2．2．3 基于帧间差的高阶统计量法 | 第24-25页 |
| 2．2．4 基于活动轮廓模型的CDM跟踪法 | 第25-29页 |
| 第三章．VOP分割算法基础 | 第29-46页 |
| 3．1 静态图像处理技术 | 第29-38页 |
| 3．1．1 边缘检测 | 第29-34页 |
| 3．1．2 阈值确定 | 第34-36页 |
| 3．1．2．1 极小值点阈值 | 第34-35页 |
| 3．1．2．2 最优阈值 | 第35-36页 |
| 3．1．3 数学形态学处理及分水岭算法 | 第36-38页 |
| 3．2 运动图像序列处理技术 | 第38-46页 |
| 3．2．1 光流场方程和运动参数模型 | 第38-42页 |
| 3．2．2 高阶矩检测器 | 第42-43页 |
| 3．2．3 活动轮廓模型 | 第43-46页 |
| 第四章．基于金字塔模型和边缘块的VOP分割算法 | 第46-65页 |
| 4．1 本文算法说明 | 第46-49页 |
| 4．1．1 金字塔原理说明 | 第46-47页 |
| 4．1．2 常用金字塔 | 第47-48页 |
| 4．1．3 本文算法流程图 | 第48-49页 |
| 4．2 对象块分割 | 第49-55页 |
| 4．2．1 运动块检测 | 第49-51页 |
| 4．2．2 对象块跟踪 | 第51-54页 |
| 4．2．3 对象块校正 | 第54-55页 |
| 4．3 边缘块分割 | 第55-60页 |
| 4．3．1 边缘块检测 | 第55-56页 |
| 4．3．2 区域分类 | 第56-57页 |
| 4．3．3 边缘块细分割 | 第57-60页 |
| 4．4 试验结果和分析 | 第60-65页 |
| 4．4．1 改进的熵阈值分割试验结果 | 第60-61页 |
| 4．4．2 视频对象提取试验结果及分析 | 第61-65页 |
| 第五章．总结与展望 | 第65-70页 |
| 5．1 论文工作总结 | 第65-66页 |
| 5．1．1 本论文的主要研究工作 | 第65页 |
| 5．1．2 论文的主要创新点 | 第65-66页 |
| 5．2 技术应用展望 | 第66-68页 |
| 5．3 视频标准发展 | 第68-70页 |
| 5．3．1 MPEG-7视频标准 | 第68-69页 |
| 5．3．2 MPEG的新成员——MPEG-21 | 第69页 |
| 5．3．3 结束语 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 读研期间参与的科研项目、获奖情况及学术论文 | 第75-76页 |
| 科研项目 | 第75页 |
| 获奖情况 | 第75页 |
| 学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
