| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 课题背景 | 第16-17页 |
| 1.2 相关研究工作及技术 | 第17-27页 |
| 1.2.1 运动分割技术的国内外研究动态 | 第17-21页 |
| 1.2.2 运动估计技术的国内外研究动态 | 第21-27页 |
| 1.3 运动分割与估计中存在的关键问题与解决思路 | 第27-29页 |
| 1.3.1 关键问题 | 第27-28页 |
| 1.3.2 解决思路 | 第28-29页 |
| 1.4 本文内容及结构安排 | 第29-32页 |
| 2 运动场景下的时空域运动分割模型 | 第32-50页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 活动轮廓模型概述 | 第33-38页 |
| 2.2.1 Snake模型 | 第35-36页 |
| 2.2.2 GVF模型 | 第36-37页 |
| 2.2.3 Mumford-Shah(MS)模型 | 第37-38页 |
| 2.2.4 CV(Chan-Vese)模型 | 第38页 |
| 2.3 曲线演化与水平集方法 | 第38-41页 |
| 2.3.1 曲线演化理论 | 第38-39页 |
| 2.3.2 水平集方法 | 第39-41页 |
| 2.4 基于单目序列的时空域运动分割与运动估计 | 第41-44页 |
| 2.4.1 模型建立 | 第41-43页 |
| 2.4.2 模型求解 | 第43-44页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-50页 |
| 3 基于全变分的时空域分割模型与凸化方法 | 第50-62页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 全变分模型的典型应用 | 第51-54页 |
| 3.2.1 ROF去噪模型 | 第51-52页 |
| 3.2.2 基于全变分的GAC模型 | 第52-53页 |
| 3.2.3 基于全变分的CV模型 | 第53-54页 |
| 3.3 基于全变分的时空域运动分割与运动估计 | 第54-58页 |
| 3.3.1 基于水平集的模型 | 第54-56页 |
| 3.3.2 能量函数的凸优化 | 第56-57页 |
| 3.3.3 基于偏微分方程的最小化过程 | 第57-58页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 3.4.1 单目标情况 | 第58页 |
| 3.4.2 多目标情况 | 第58-59页 |
| 3.4.3 与水平集方法的对比 | 第59-60页 |
| 3.4.4 与离散方法的对比 | 第60-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于全变分分割模型的快速求解算法 | 第62-80页 |
| 4.1 引言 | 第62页 |
| 4.2 原始-对偶算法 | 第62-65页 |
| 4.3 Split Bregman算法 | 第65-74页 |
| 4.3.1 符号说明 | 第66页 |
| 4.3.2 Bregman距离 | 第66-67页 |
| 4.3.3 Bregman迭代 | 第67-70页 |
| 4.3.4 Split Bregman算法 | 第70-71页 |
| 4.3.5 Split Bregman算法的性质 | 第71-73页 |
| 4.3.6 Split Bregman算法时空域分割模型中的应用 | 第73-74页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第74-78页 |
| 4.4.1 原始-对偶算法 | 第74-76页 |
| 4.4.2 Split Bregman算法 | 第76页 |
| 4.4.3 算法结果对比 | 第76-77页 |
| 4.4.4 算法时间对比与分析 | 第77-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 基于单目序列的运动分割与稠密3D表达 | 第80-92页 |
| 5.1 引言 | 第80-81页 |
| 5.2 模型的建立 | 第81-84页 |
| 5.2.1 Bayes建模 | 第81页 |
| 5.2.2 运动参数与深度约束模型 | 第81-82页 |
| 5.2.3 观察模型 | 第82页 |
| 5.2.4 先验模型 | 第82-83页 |
| 5.2.5 能量函数 | 第83页 |
| 5.2.6 凸优化能量函数 | 第83-84页 |
| 5.3 能量泛函的最小化 | 第84-88页 |
| 5.3.1 初始化 | 第84页 |
| 5.3.2 运动参数估计 | 第84页 |
| 5.3.3 深度估计 | 第84-85页 |
| 5.3.4 Split Bregman算法求解分割变量 | 第85-87页 |
| 5.3.5 算法描述 | 第87-88页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第88-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-92页 |
| 6 基于3D视频的运动分割与三维运动估计 | 第92-124页 |
| 6.1 引言 | 第92-95页 |
| 6.1.1 课题背景 | 第92-93页 |
| 6.1.2 研究思路 | 第93-95页 |
| 6.2 基于3D视频的运动分割与运动估计 | 第95-105页 |
| 6.2.1 3D视频获取系统 | 第95-97页 |
| 6.2.2 基于三维运动特性的二维运动场参数模型 | 第97-99页 |
| 6.2.3 运动分割与运动估计的统一框架 | 第99-102页 |
| 6.2.4 区域描述子的设计 | 第102-105页 |
| 6.3 模型求解 | 第105-108页 |
| 6.3.1 运动参数估计 | 第105-106页 |
| 6.3.2 曲面演化 | 第106-108页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第108-121页 |
| 6.4.1 水平集方法 | 第108-116页 |
| 6.4.2 凸优化方法 | 第116-121页 |
| 6.5 本章小结 | 第121-124页 |
| 7 总结与展望 | 第124-128页 |
| 7.1 本文工作的总结 | 第124-125页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-140页 |
| 作者简历 | 第140-142页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第142-143页 |