| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 当前的研究现状与发展趋势 | 第12-17页 |
| 1.2.1 运动目标检测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 图像二值化研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本论文的研究内容与结构安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于变分法的光流计算 | 第19-41页 |
| 2.1 光流原理 | 第19-24页 |
| 2.1.1 光流计算基本等式 | 第19-20页 |
| 2.1.2 Horn光流算法 | 第20-24页 |
| 2.2 变分原理 | 第24-27页 |
| 2.3 梯度下降流 | 第27-31页 |
| 2.4 变分光流的相关理论 | 第31-38页 |
| 2.4.1 最小化能量泛函转换为非线性偏微分方程 | 第31-32页 |
| 2.4.2 关于Horn的变分方法及广义表达式 | 第32-38页 |
| 2.5 扩散过程背景简介 | 第38-40页 |
| 2.5.1 各向同性扩散理论 | 第38-40页 |
| 2.6 本章小节 | 第40-41页 |
| 第3章 改进的变分光流算法 | 第41-71页 |
| 3.1 一种基于Lplacian守恒假设的数据项 | 第41-62页 |
| 3.1.1 光流计算中数据项守恒假设 | 第41-50页 |
| 3.1.2 变分法结合Lucas局部约束 | 第50-56页 |
| 3.1.3 非平方惩罚函数的引入 | 第56-57页 |
| 3.1.4 结合各种有效算法的数据项 | 第57-58页 |
| 3.1.5 改进的数据项和反应项 | 第58-62页 |
| 3.2 基于各向同性图像驱动的平滑项 | 第62-64页 |
| 3.3 本文建立的扩散反应方程模型 | 第64页 |
| 3.4 本文改进的算法引入多分辨率分层细化策略 | 第64-66页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第66-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第4章 基于改进的光流法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法 | 第71-83页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 图像去噪 | 第71-77页 |
| 4.2.1 全分法（TV）去噪 | 第71-74页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第74-77页 |
| 4.3 Harris角点 | 第77-78页 |
| 4.4 关于三帧差分法理论和求解方法 | 第78-79页 |
| 4.5 结合改进的光流法和三帧差分法的运动目标检测 | 第79-80页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第80-81页 |
| 4.7 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 基于改进的光流法与改进的三帧差分法相结合的运动目标检测算法 | 第83-91页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 最大类间方差法（OTSU） | 第83-88页 |
| 5.2.1 几种常用阈值选取方法 | 第83-84页 |
| 5.2.2 OTSU相关理论 | 第84-87页 |
| 5.2.3 OTSU分割效果 | 第87-88页 |
| 5.3 结合改进的光流法与改进的三帧差分法的运动目标检测 | 第88-89页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第89-90页 |
| 5.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 第6章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第91-92页 |
| 6.2 存在的问题及后续的研究方向 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 在学期间研究成果 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
