| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题研究背景 | 第13-17页 |
| ·计算机视觉 | 第13页 |
| ·视频监控 | 第13-15页 |
| ·运动目标检测 | 第15-17页 |
| ·课题研究的内容和意义 | 第17页 |
| ·论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 运动目标检测的理论基础 | 第19-48页 |
| ·视频序列图像处理的理论基础 | 第19-26页 |
| ·图像颜色空间 | 第19-21页 |
| ·视频序列 | 第21-22页 |
| ·视频序列图像的预处理 | 第22-25页 |
| ·形态学图像滤波 | 第25-26页 |
| ·静态场景下常用的运动目标检测算法 | 第26-32页 |
| ·相邻帧差法 | 第26-28页 |
| ·背景差分法 | 第28-29页 |
| ·帧间差分法和背景差分法相结合 | 第29-30页 |
| ·基于光流法的方法 | 第30-32页 |
| ·动态场景下常用的运动目标检测算法 | 第32-45页 |
| ·全局运动估计 | 第33-38页 |
| ·摄像头运动模型 | 第38-39页 |
| ·基于块匹配的运动估计技术 | 第39-44页 |
| ·运动矢量特性分析 | 第44-45页 |
| ·运动目标检测所面临的问题 | 第45-48页 |
| ·阴影检测与去除 | 第46-48页 |
| 第3章 复杂静态场景中的运动目标检测 | 第48-62页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·原始码本算法 | 第49-51页 |
| ·算法概述 | 第49页 |
| ·算法原理 | 第49-51页 |
| ·本文改进的码本算法 | 第51-62页 |
| ·算法概述 | 第51-52页 |
| ·算法原理 | 第52-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 第4章 动态场景中的运动目标检测 | 第62-78页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·本文所采用的基于块匹配的动态场景中的运动目标检测算法 | 第62-67页 |
| ·特征块选择模板 | 第63页 |
| ·利用Canny算子筛选特征块 | 第63页 |
| ·块匹配准则 | 第63页 |
| ·新的搜索算法 | 第63-65页 |
| ·运动矢量的提炼 | 第65-66页 |
| ·运动补偿 | 第66页 |
| ·图像差分 | 第66页 |
| ·测试结果分析 | 第66-67页 |
| ·本文所采用的基于特征匹配的动态场景中的运动目标检测算法 | 第67-77页 |
| ·特征点提取 | 第68-70页 |
| ·特征匹配 | 第70-71页 |
| ·全局运动参数的提取 | 第71页 |
| ·特征点匹配对的校正 | 第71-72页 |
| ·运动补偿 | 第72页 |
| ·背景差分 | 第72-73页 |
| ·试验结果及分析 | 第73-77页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| 第5章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·论文的主要工作与创新点 | 第78-79页 |
| ·对进一步研究工作的建议 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第88页 |