| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 常用的运动目标检测方法 | 第15-29页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第15-18页 |
| 2.2 光流法 | 第18-21页 |
| 2.3 背景减除法 | 第21-27页 |
| 2.3.1 高斯模型背景建模 | 第22-26页 |
| 2.3.2 低秩矩阵分解背景建模 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 优化的低秩矩阵运动目标检测方法 | 第29-55页 |
| 3.1 低秩矩阵分解运动目标检测方法 | 第29-41页 |
| 3.1.1 低秩矩阵分解理论 | 第29-30页 |
| 3.1.2 低秩矩阵分解算法 | 第30-38页 |
| 3.1.3 低秩矩阵分解运动目标检测 | 第38-41页 |
| 3.2 优化的低秩矩阵运动目标检测 | 第41-48页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 纹理融合颜色的目标阴影检测方法 | 第55-73页 |
| 4.1 阴影的形成与特点 | 第55-57页 |
| 4.2 常用的阴影检测方法 | 第57-58页 |
| 4.3 纹理融合颜色的目标阴影检测方法 | 第58-66页 |
| 4.3.1 HSV颜色空间阴影检测方法 | 第58-60页 |
| 4.3.2 改进的N-LBP算子阴影检测方法 | 第60-64页 |
| 4.3.3 N-LBP纹理融合颜色的目标阴影检测方法 | 第64-66页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第66-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |