| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第13页 |
| ·目标检测研究现状 | 第13-17页 |
| ·本文的创新与内容 | 第17-19页 |
| ·本文的创新 | 第17页 |
| ·本文的内容 | 第17-19页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第19-32页 |
| ·静态场景下的运动目标检测 | 第20-23页 |
| ·时间差分法 | 第20-21页 |
| ·背景差分法 | 第21-22页 |
| ·光流法 | 第22-23页 |
| ·基于时空熵的方法 | 第23页 |
| ·动态场景下的运动目标检测 | 第23-29页 |
| ·摄像机的运动模型 | 第23-26页 |
| ·自适应背景模型 | 第26-29页 |
| ·运动目标检测预处理与后期处理 | 第29-30页 |
| ·运动目标检测预处理 | 第29页 |
| ·运动目标检测后期处理 | 第29-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于背景差分和显著性图的运动目标检测 | 第32-47页 |
| ·显著性图的定义 | 第32-33页 |
| ·显著性图的计算 | 第33-38页 |
| ·亮度显著性图 | 第34-35页 |
| ·方向显著性图 | 第35-36页 |
| ·颜色显著性图 | 第36-38页 |
| ·总显著性图 | 第38页 |
| ·显著性图的水下目标检测中的应用 | 第38-42页 |
| ·检测系统框图 | 第38-40页 |
| ·背景差分 | 第40页 |
| ·中心矩显著性图 | 第40页 |
| ·最终前景图的计算 | 第40-42页 |
| ·单帧视频中最大目标个数 | 第42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于K-FOE残差图和环形分割的海蜇检测算法 | 第47-59页 |
| ·系统框图 | 第47-48页 |
| ·目标模板 | 第48-54页 |
| ·FOE的定义 | 第49-50页 |
| ·光流的计算 | 第50-51页 |
| ·采用SVD求解FOE方程组 | 第51页 |
| ·Kalman滤波器预测 | 第51-53页 |
| ·初始化目标模板 | 第53-54页 |
| ·目标分割 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及科研成果 | 第67-68页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第68页 |