基于H.264/AVC压缩域的运动目标检测与跟踪算法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·压缩域运动目标检测与跟踪技术 | 第12-13页 |
| ·运动目标检测技术 | 第12-13页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第13页 |
| ·主要优势与技术难点 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 H.264/AVC 码流中运动信息的提取 | 第17-25页 |
| ·H.264/AVC 编解码框架 | 第17-18页 |
| ·运动信息的产生及提取 | 第18-22页 |
| ·运动估计与运动补偿 | 第18-19页 |
| ·H.264/AVC 的运动估计与补偿技术 | 第19-21页 |
| ·运动信息的提取 | 第21-22页 |
| ·运动矢量场的预处理 | 第22-24页 |
| ·运动矢量场的归一化 | 第22-23页 |
| ·运动矢量场的累积 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于阈值的运动目标检测算法 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·研究现状 | 第26页 |
| ·采用自适应阈值的运动目标检测算法 | 第26-32页 |
| ·运动对象的运动特征 | 第26-27页 |
| ·运动对象的纹理特征 | 第27-29页 |
| ·算法描述 | 第29页 |
| ·目标位置及个数的确定 | 第29-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于聚类理念的运动目标分割算法 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·研究现状 | 第36页 |
| ·蚁群算法及其在压缩域运动目标分割中的应用 | 第36-40页 |
| ·蚁群聚类算法的数学描述 | 第37-38页 |
| ·蚁群聚类算法应用于压缩域运动目标分割 | 第38-40页 |
| ·宏块层处理 | 第40-41页 |
| ·运动目标提取 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于均值偏移框架的运动目标跟踪算法 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·研究现状 | 第48页 |
| ·均值偏移理论 | 第48-50页 |
| ·均值偏移向量 | 第48页 |
| ·核函数 | 第48-49页 |
| ·核密度估计过程 | 第49-50页 |
| ·均值偏移算法应用于运动目标跟踪 | 第50-54页 |
| ·目标模型 | 第51页 |
| ·候选模型 | 第51-52页 |
| ·相似性函数 | 第52页 |
| ·目标位置 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第64页 |
