基于流场可视化的运动目标检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第11-15页 |
| ·智能视频监控系统 | 第11-12页 |
| ·运动目标检测 | 第12-13页 |
| ·运动目标匹配 | 第13-15页 |
| ·研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·文章结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 流场可视化技术 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·光流场 | 第17-20页 |
| ·运动场与光流场 | 第17-18页 |
| ·光流场计算 | 第18-20页 |
| ·流场可视化概述 | 第20-22页 |
| ·流场可视化的一般过程 | 第22页 |
| ·流场可视化的常用方法 | 第22-28页 |
| ·基于几何图标的方法 | 第23-25页 |
| ·基于颜色编码的方法 | 第25页 |
| ·基于特征提取的方法 | 第25-26页 |
| ·基于拓扑分析的方法 | 第26页 |
| ·基于纹理的方法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于流场可视化的运动目标检测 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·帧间差分法 | 第29-31页 |
| ·背景差分法 | 第31-33页 |
| ·光流法 | 第33-35页 |
| ·线积分卷积法 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 运动目标分割 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·灰度直方图法 | 第40-41页 |
| ·混合高斯模型法 | 第41-43页 |
| ·灰度熵结合最大类间差法 | 第43-46页 |
| ·灰度熵 | 第43-44页 |
| ·OTSU 分割 | 第44-45页 |
| ·分割结果 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 运动目标匹配 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·目标匹配概述 | 第50-52页 |
| ·目标匹配定义 | 第50-51页 |
| ·目标匹配的一般流程和构成要素 | 第51-52页 |
| ·目标匹配的一般方法 | 第52页 |
| ·协方差矩阵匹配算法 | 第52-58页 |
| ·图像特征提取 | 第54-55页 |
| ·协方差矩阵构造 | 第55-56页 |
| ·协方差矩阵的相关性计算 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-58页 |
| ·基于遗传算法的快速协方差矩阵匹配 | 第58-63页 |
| ·基因遗传算法 | 第58-61页 |
| ·算法实现 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
