| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 | 第12-13页 |
| 2 矿井视频图像增强 | 第13-31页 |
| 2.1 小波变换的理论 | 第13-17页 |
| 2.2 基于小波变换的图像增强 | 第17-22页 |
| 2.2.1 小波变换图像增强原理 | 第17-19页 |
| 2.2.2 阈值滤波法 | 第19-22页 |
| 2.3 暗原色先验去雾算法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于小波变换和暗原色先验去雾算法的矿井图像增强技术 | 第23-26页 |
| 2.4.1 求取暗原色图像 | 第23-25页 |
| 2.4.2 改进的小波变换图像增强算法 | 第25-26页 |
| 2.5 仿真结果及分析 | 第26-30页 |
| 2.5.1 主观评价 | 第26-29页 |
| 2.5.2 客观评价 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 矿井人员检测技术 | 第31-45页 |
| 3.1 运动目标检测算法 | 第31-34页 |
| 3.1.1 帧间差分法 | 第31-32页 |
| 3.1.2 背景减除法 | 第32-33页 |
| 3.1.3 光流场法 | 第33-34页 |
| 3.2 视频图像的背景建模方法 | 第34-36页 |
| 3.3 改进的混合高斯背景建模方法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 混合高斯背景模型 | 第37-39页 |
| 3.3.2 三帧差分法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 改进的算法步骤 | 第40-42页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.4.1 主观评价 | 第42-44页 |
| 3.4.2 客观评价 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于时空上下文算法的井下运动目标跟踪 | 第45-52页 |
| 4.1 常用的目标跟踪算法 | 第45-46页 |
| 4.2 时空上下文跟踪算法 | 第46-50页 |
| 4.3 仿真结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |