| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 教室照明节能系统的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于图像处理技术的照明节能系统的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容和思路 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 总体设计方案 | 第18-25页 |
| 2.1 系统的功能设计 | 第18-19页 |
| 2.2 系统的实现方案 | 第19-24页 |
| 2.2.1 图像采集 | 第19-20页 |
| 2.2.2 教室区域划分 | 第20-21页 |
| 2.2.3 各模式下控制方法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 图像检测 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 感兴趣区域及照度检测 | 第25-31页 |
| 3.1 教室座位区域检测 | 第25-28页 |
| 3.1.1 座位区域的粗略定位 | 第25-26页 |
| 3.1.2 座位区域的精确定位 | 第26-28页 |
| 3.2 教室照度检测 | 第28-30页 |
| 3.2.1 概念介绍 | 第28页 |
| 3.2.2 照度检测研究 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 目标人员分割方法研究 | 第31-49页 |
| 4.1 运动目标检测方法概述 | 第31-34页 |
| 4.1.1 背景差分法 | 第31页 |
| 4.1.2 帧间差分法 | 第31-32页 |
| 4.1.3 光流法 | 第32-34页 |
| 4.2 自适应背景更新的背景差分法 | 第34-44页 |
| 4.2.1 背景估计图像建模 | 第34-37页 |
| 4.2.2 基于HSV颜色空间下的背景差分法 | 第37-38页 |
| 4.2.3 颜色空间理论概述 | 第38-41页 |
| 4.2.4 基于HSV颜色空间下的背景差分 | 第41-44页 |
| 4.3 图像噪声处理 | 第44-47页 |
| 4.3.1 传统的腐蚀膨胀算法 | 第44-46页 |
| 4.3.2 一种改进的彩色全方位腐蚀膨胀 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 教室人员检测技术研究 | 第49-75页 |
| 5.1 基于Haar特征的AdaBoost人脸检测研究 | 第49-60页 |
| 5.1.1 Haar-Like特征 | 第50-53页 |
| 5.1.2 积分图 | 第53-54页 |
| 5.1.3 级联分类器与检测过程 | 第54-58页 |
| 5.1.4 基于Haar分类器检测人脸的效果 | 第58-60页 |
| 5.2 基于连通区域标记的改进的人员检测算法 | 第60-71页 |
| 5.2.1 肤色建模介绍及颜色空间选择 | 第60-63页 |
| 5.2.2 基于肤色和头发颜色的人头标记 | 第63-65页 |
| 5.2.3 彩色24图像位转换成彩色8位图像 | 第65-66页 |
| 5.2.4 改进的基于连通区域标记的人脸检测 | 第66-71页 |
| 5.3 人员检测结果与分析 | 第71-74页 |
| 5.3.1 基于连通区域的人员检测结果 | 第71-72页 |
| 5.3.2 人员检测比较分析 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |