| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究的目的与意义 | 第9页 |
| ·运动目标检测综述 | 第9-16页 |
| ·运动目标检测技术研究现状 | 第9-15页 |
| ·运动目标检测技术存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 最小二乘预测的灰度投影背景补偿算法设计 | 第18-35页 |
| ·最小二乘预测的灰度投影背景补偿算法的必要性 | 第18-19页 |
| ·灰度投影法 | 第19-25页 |
| ·灰度投影法的基本思想 | 第19-20页 |
| ·灰度投影法的改进措施 | 第20-25页 |
| ·最小二乘背景运动量预测 | 第25-27页 |
| ·最小二乘原理 | 第25-26页 |
| ·N 点线性逼近预测算法 | 第26-27页 |
| ·最小二乘预测的灰度投影背景补偿算法实现 | 第27-31页 |
| ·图像预处理 | 第27-28页 |
| ·背景运动矢量预测 | 第28-29页 |
| ·运动补偿 | 第29-31页 |
| ·仿真实验 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 光流法运动目标检测 | 第35-51页 |
| ·基于梯度阈值的LK-HS 改进光流计算方法的必要性 | 第35-36页 |
| ·光流法简介 | 第36-37页 |
| ·光流思想 | 第36页 |
| ·运动场和光流场 | 第36-37页 |
| ·基于微分的光流计算方法 | 第37-44页 |
| ·光流基本约束方程 | 第37-38页 |
| ·Horn-Schunck 光流计算方法 | 第38-41页 |
| ·Lucas-Kanade 光流计算方法 | 第41-43页 |
| ·五点约束最小二乘光流计算方法 | 第43-44页 |
| ·基于微分的光流计算方法的改进 | 第44-48页 |
| ·基于梯度阈值的Horn-Schunck 光流计算方法 | 第44-45页 |
| ·LK-HS 光流计算方法 | 第45-47页 |
| ·基于梯度阈值的LK-HS 改进光流计算方法 | 第47-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第四章 动态背景下光流运动目标检测 | 第51-60页 |
| ·背景运动补偿与光流计算相结合的动态背景运动目标检测方法 | 第51页 |
| ·动态背景运动目标检测 | 第51-57页 |
| ·结合预测的灰度投影法动态背景补偿 | 第52-53页 |
| ·梯度阈值LK-HS 光流方法运动目标检测 | 第53-55页 |
| ·运动目标识别 | 第55-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 动态背景运动目标检测系统设计与实现 | 第60-66页 |
| ·系统工作流程 | 第60-61页 |
| ·功能模块简介 | 第61-65页 |
| ·图像捕获模块 | 第61页 |
| ·图像预处理模块 | 第61-62页 |
| ·动态背景补偿模块 | 第62-63页 |
| ·运动目标检测模块 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66页 |
| ·研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
