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基于动态背景的视频监控系统研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 课题背景与意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12页
    1.4 本文研究内容第12-13页
    1.5 本文的组织架构第13-14页
第2章 动态场景融合下运动目标检测系统设计第14-33页
    2.1 系统结构第14-16页
    2.2 系统平台第16页
    2.3 系统中主要的模块设计第16-24页
        2.3.1 摄像头视频采集模块第16-21页
        2.3.2 摄像头控制模块第21-24页
    2.4 系统功能模块的设计与实现第24-29页
        2.4.1 系统主要功能介绍第24页
        2.4.2 配置软件功能第24-26页
        2.4.3 抓拍软件功能第26-29页
    2.5 配置软件优化第29-30页
    2.6 实验环境搭建第30-31页
    2.7 本章小结第31-33页
第3章 基于SURF图像配准的全景图像生成第33-61页
    3.1 图像拼接第33-36页
        3.1.1 图像拼接系统组成第33-35页
        3.1.2 图像拼接技术研究现状第35-36页
        3.1.3 图像拼接的难点第36页
    3.2 图像配准第36-44页
        3.2.1 图像特征第37-40页
        3.2.2 图像匹配分类第40-42页
        3.2.3 图像匹配过程第42-44页
        3.2.4 图像匹配性能评价第44页
    3.3 图像融合第44-47页
        3.3.1 图像融合基本理论第44-45页
        3.3.2 常用图像融合算法第45-46页
        3.3.3 图像拼接缝的消除第46-47页
        3.3.4 图像融合的难点第47页
    3.4 角点检测第47-52页
        3.4.1 Moravec角点检测算法第48-49页
        3.4.2 Harris角点检测算法第49-50页
        3.4.3 小波变换角点检测算法第50-51页
        3.4.4 Forstner角点检测算法第51-52页
        3.4.5 SUSAN角点检测算法第52页
    3.5 SURF特征算法第52-53页
    3.6 基于仿射变换的角点匹配第53-54页
        3.6.1 仿射变换性质第53-54页
        3.6.2 基于仿射变换的图像配准方法第54页
    3.7 图像拼接实验第54-55页
    3.8 基于动态场景下的角点对提取算法第55-60页
        3.8.1 匹配角点选择算法设计第55-58页
        3.8.2 匹配角点提取算法实验第58-59页
        3.8.3 实验总结及讨论第59-60页
    3.9 本章小结第60-61页
第4章 运动目标检测及改进第61-69页
    4.1 算法基础第61-64页
        4.1.1 全景背景图像生成第61-62页
        4.1.2 运动对象检测第62-64页
    4.2 配准算法第64-65页
    4.3 设计及实验第65-68页
        4.3.1 实验条件第65页
        4.3.2 实验结果第65-67页
        4.3.3 结果讨论第67-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第5章 成果与展望第69-71页
    5.1 研究工作总结第69-70页
    5.2 工作展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-74页

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