基于SIFT算法的监控视频背景提取及移动目标检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文工作和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 SIFT算法介绍 | 第13-27页 |
| 2.1 SIFT算法概述 | 第13-14页 |
| 2.2 高斯模糊 | 第14-17页 |
| 2.2.1 二维高斯函数 | 第14-15页 |
| 2.2.2 图像的二维高斯模糊 | 第15-17页 |
| 2.3 尺度空间构建 | 第17-19页 |
| 2.3.1 尺度空间理论 | 第17页 |
| 2.3.2 尺度空间的表示 | 第17-18页 |
| 2.3.3 高斯金字塔和高斯差分金字塔的生成 | 第18-19页 |
| 2.4 极值点检测 | 第19-21页 |
| 2.5 关键点定位 | 第21-23页 |
| 2.5.1 关键点的精确定位 | 第21-22页 |
| 2.5.2 关键点方向分配 | 第22-23页 |
| 2.6 特征点描述子的生成及特征点匹配 | 第23-26页 |
| 2.6.1 特征点描述子的生成及匹配 | 第23-25页 |
| 2.6.2 SIFT算法的扩展PCA-SIFT | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 简单环境下基于SIFT算法的移动目标检测 | 第27-39页 |
| 3.1 移动目标检测常用方法及其特点分析 | 第27-30页 |
| 3.1.1 背景差分法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第28-30页 |
| 3.2 简单环境下基于SIFT算法的移动目标检测 | 第30-35页 |
| 3.2.1 简单环境下的背景提取 | 第32-34页 |
| 3.2.2 简单环境下的移动目标检测 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 复杂环境下基于SIFT算法的移动目标检测 | 第39-49页 |
| 4.1 复杂环境下的背景提取 | 第41-42页 |
| 4.2 复杂环境下的移动目标检测 | 第42-45页 |
| 4.3 实验和结果分析 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于SIFT算法的目标跟踪 | 第49-53页 |
| 5.1 基于SIFT算法的目标跟踪 | 第49-52页 |
| 5.1.1 MeanShift跟踪算法原理介绍 | 第49-50页 |
| 5.1.2 基于SIFT算法的目标跟踪 | 第50-52页 |
| 5.2 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间的成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
