| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的发展历程和研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 视频图像运动目标检测算法的发展历程和研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 阴影检测和去除算法的发展历程和研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第12页 |
| 1.5 MATLAB简介 | 第12-13页 |
| 2 图像处理背景知识 | 第13-25页 |
| 2.1 形态学图像处理操作 | 第13-15页 |
| 2.1.1 RGB颜色空间 | 第13-14页 |
| 2.1.2 归一化rgb | 第14页 |
| 2.1.3 灰度图像 | 第14页 |
| 2.1.4 二值图像 | 第14-15页 |
| 2.2 图像边缘提取 | 第15-16页 |
| 2.3 几种常见的梯度算子 | 第16-17页 |
| 2.4 几种常见的二阶微分算子 | 第17-18页 |
| 2.5 局部二值模式纹理特征 | 第18-20页 |
| 2.6 图像滤波处理 | 第20-24页 |
| 2.6.1 邻域平均滤波法 | 第20页 |
| 2.6.2 中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.6.3 高斯滤波 | 第21-22页 |
| 2.6.4 多图像平均滤波法 | 第22-23页 |
| 2.6.5 基于LBP值的均值滤波 | 第23-24页 |
| 2.7 本章总结 | 第24-25页 |
| 3 基于改进的混合高斯背景建模的运动前景检测算法 | 第25-46页 |
| 3.1 帧差分法 | 第25-26页 |
| 3.2 光流法 | 第26-27页 |
| 3.3 背景减除法 | 第27-36页 |
| 3.3.1 时间平均法背景建模 | 第28-30页 |
| 3.3.2 W~4背景建模 | 第30-32页 |
| 3.3.3 单高斯背景建模 | 第32-34页 |
| 3.3.4 混合高斯背景建模 | 第34-36页 |
| 3.4 改进的混合高斯模型 | 第36-40页 |
| 3.4.1 模型背景初始化的改进 | 第37-38页 |
| 3.4.2 背景建模区域的改进 | 第38-40页 |
| 3.5 改进的混合高斯背景模型性能分析 | 第40-45页 |
| 3.5.1 前景区域模块最优参数分析 | 第40-42页 |
| 3.5.2 最优模型个数探究 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 两种改进的前景阴影去除算法设计 | 第46-55页 |
| 4.1 背景介绍 | 第46-47页 |
| 4.2 前景阴影检测模块 | 第47-50页 |
| 4.2.1 基于颜色模型变换的阴影检测 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基于色彩特征不变量的阴影检测 | 第49-50页 |
| 4.3 改进的前景阴影检测模块的设计 | 第50-54页 |
| 4.3.1 基于LBP纹理特征的阴影检测和去除算法 | 第50-52页 |
| 4.3.2 基于前景区域边缘检测的阴影检测和去除算法 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结和展望 | 第55-56页 |
| 5.1 论文主要工作总结 | 第55页 |
| 5.2 后续工作及展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
