基于光流场的视频运动检测
| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1．2．1 视频特点 | 第11-12页 |
| 1．2．2 视频检测技术进展 | 第12-14页 |
| 1．3 课题研究内容及难点 | 第14-16页 |
| 1．3．1 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 1．3．2 课题难点 | 第15-16页 |
| 1．4 论文组织 | 第16-18页 |
| 第2章 图像的预处理 | 第18-35页 |
| 2．1 引言 | 第18页 |
| 2．2 滤波 | 第18-25页 |
| 2．2．1 均值滤波 | 第19-20页 |
| 2．2．2 中值滤波 | 第20-21页 |
| 2．2．3 改进滤波-动态滤波 | 第21-25页 |
| 2．3 边缘提取 | 第25-32页 |
| 2．3．1 边缘含义 | 第25-26页 |
| 2．3．2 Canny检测三原则 | 第26-28页 |
| 2．3．3 边缘求解 | 第28-30页 |
| 2．3．4 双阈值 Canny算法实现 | 第30-31页 |
| 2．3．5 算法的结果 | 第31-32页 |
| 2．4 框架提取 | 第32-33页 |
| 2．5 背景更新 | 第33-34页 |
| 2．6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 形态处理并填充 | 第35-47页 |
| 3．1 引言 | 第35-36页 |
| 3．2 形态处理 | 第36-43页 |
| 3．2．1 腐蚀及膨胀运算 | 第36-39页 |
| 3．2．2 开(Open)和闭(Close)运算 | 第39-43页 |
| 3．3 填充图像 | 第43-46页 |
| 3．3．1 填充的目的 | 第43页 |
| 3．3．2 填充的方法 | 第43-45页 |
| 3．3．3 填充结果及分析 | 第45-46页 |
| 3．4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 运动估计 | 第47-61页 |
| 4．1 光流综述 | 第47-50页 |
| 4．1．1 引言 | 第47-48页 |
| 4．1．2 光流场计算运动和结构 | 第48-49页 |
| 4．1．3 光流场分类 | 第49-50页 |
| 4．2 微分光流场的计算 | 第50-56页 |
| 4．2．1 光流场建模 | 第50-52页 |
| 4．2．2 Horn-Schunk算法 | 第52-55页 |
| 4．2．3 算法结果 | 第55-56页 |
| 4．3 块匹配光流算法 | 第56-58页 |
| 4．3．1 算法思想 | 第56-57页 |
| 4．3．2 算法结果 | 第57-58页 |
| 4．4 基于象素递归的光流 | 第58-60页 |
| 4．4．1 算法过程 | 第58-59页 |
| 4．4．2 算法结果 | 第59-60页 |
| 4．5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 蛇形形变 | 第61-78页 |
| 5．1 引言 | 第61-62页 |
| 5．2 Snake基本算法过程 | 第62-64页 |
| 5．2．1 蛇形定义 | 第62-63页 |
| 5．2．2 蛇形外能 | 第63页 |
| 5．2．3 蛇形内能 | 第63页 |
| 5．2．4 蛇形求解 | 第63-64页 |
| 5．3 贪婪算法 | 第64-67页 |
| 5．3．1 算法介绍 | 第64页 |
| 5．3．2 贪婪算法过程 | 第64-65页 |
| 5．3．3 算法结果 | 第65-67页 |
| 5．4 GVF Snake算法 | 第67-71页 |
| 5．4．1 算法介绍 | 第67-68页 |
| 5．4．2 梯度矢量流场求解 | 第68-69页 |
| 5．4．3 蛇行求解 | 第69-70页 |
| 5．4．4 算法结果 | 第70-71页 |
| 5．5 多尺度 GVF算法 | 第71-74页 |
| 5．5．1 算法介绍 | 第71页 |
| 5．5．2 算法思想 | 第71-72页 |
| 5．5．3 算法流程图 | 第72-73页 |
| 5．5．4 算法结果 | 第73-74页 |
| 5．6 对视频序列处理 | 第74-77页 |
| 5．7 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
