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基于光流模型的视频运动分析技术的研究

提要第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-16页
   ·课题背景第12页
   ·研究现状第12-14页
     ·运动分析方法的研究现状第12-13页
     ·光流法的研究现状第13-14页
   ·本文内容第14-15页
   ·文章结构第15-16页
第2章 运动分析第16-22页
   ·背景差法第17-18页
   ·阈值算法第18-20页
   ·特征点匹配法第20-21页
     ·特征点的选取第20页
     ·匹配策略第20-21页
   ·小结第21-22页
第3章 光流分析基本原理及算法第22-32页
   ·光流算法的基础原理第22-23页
   ·光流约束方程第23-25页
   ·基于梯度的光流算法第25-27页
     ·Horn-Schunck 算法第25-26页
     ·Lucas-Kanade 算法第26-27页
   ·基于匹配的光流估计方法第27-29页
     ·模块匹配法第28页
     ·模块间灰度差平方和的方法第28-29页
   ·其他常用光流算法第29-31页
     ·基于相位的方法第29页
     ·基于能量的方法第29-31页
   ·小结第31-32页
第4章 基于光流方法的图像序列运动检测第32-53页
   ·局部-全局光滑约束光流算法第32-34页
     ·Lucas-Kanade 方法的局部约束条件第32-33页
     ·Horn-Schunck 方法的全局光滑约束第33页
     ·局部光滑约束与全局光滑约束的融合第33-34页
   ·算法实现第34-35页
     ·SOR 方法第34-35页
     ·应用 SOR 方法的迭代求解第35页
   ·多尺度的改进的光流估计算法第35-37页
   ·图像预处理第37-40页
     ·混叠第38-39页
     ·图像滤波第39-40页
   ·多尺度策略的具体实现第40-42页
     ·多尺度层级数第40-41页
     ·图像采样第41-42页
     ·图像子层第42页
     ·光流矢量数据可视化第42页
   ·实验准备第42-43页
   ·实验结果第43-48页
     ·多尺度改进 Horn-Schunck 算法的测试性实验第43-46页
     ·抗噪性实验第46-48页
   ·误差分析第48-52页
   ·小结第52-53页
第5章 总结与展望第53-54页
参考文献第54-57页
作者简介及在学期间所取得研究成果第57-58页
致谢第58页

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