| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第8页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 运动目标检测的发展现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 运动目标检测算法评价方法的发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题的研究意义和研究目的 | 第11页 |
| 1.4 论文的研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 2 运动目标检测算法及其评价方法 | 第13-26页 |
| 2.1 现有的运动目标检测算法 | 第13-16页 |
| 2.1.1 光流场法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 相邻帧差法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 背景减法 | 第15页 |
| 2.1.4 其他方法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于背景减法的运动检测算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 背景减法的发展背景 | 第16-17页 |
| 2.2.2 背景减法的基本概念和特点 | 第17页 |
| 2.2.3 背景减法的基本过程 | 第17-18页 |
| 2.3 现有的运动检测算法评价方法 | 第18-25页 |
| 2.3.1 理想检测对象(参考图像)可以获得 | 第18-22页 |
| 2.3.2 理想检测对象(参考图像)不可获得 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 一种适用于背景减法的运动检测算法评价方法 | 第26-34页 |
| 3.1 评价方法模型介绍 | 第26-29页 |
| 3.1.1 检测性能参数定义 | 第26-29页 |
| 3.1.2 算法检测一帧输入图像所消耗的时间和存储量 | 第29页 |
| 3.2 评价方法质量函数的度量 | 第29-33页 |
| 3.3 评价方法数学模型的修正 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 W4、W4+算法描述及其改进方法 | 第34-56页 |
| 4.1 W4 算法概述 | 第34-37页 |
| 4.1.1 建立背景模型 | 第34-35页 |
| 4.1.2 检测运动目标 | 第35-36页 |
| 4.1.3 更新背景模型 | 第36-37页 |
| 4.1.4 W4 算法的特点 | 第37页 |
| 4.2 W4+算法概述 | 第37-43页 |
| 4.2.1 pixel-based 更新 | 第39页 |
| 4.2.2 object-based 更新 | 第39-40页 |
| 4.2.3 检测结果及比较 | 第40-43页 |
| 4.3 改进W4+算法 | 第43-55页 |
| 4.3.1 中值率波 | 第44-50页 |
| 4.3.2 分块、中值滤波相结合 | 第50-55页 |
| 4.4 其它改进W4 算法的方法 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 评估并比较各运动检测算法 | 第56-64页 |
| 5.1 建立输入测试图库 | 第56-57页 |
| 5.2 建立测试图库的参考图库 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果概述 | 第58-63页 |
| 5.3.1 各算法检测结果性能数据比较 | 第58-61页 |
| 5.3.2 各算法消耗的时间和存储量 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间的科研与学术论文 | 第72-74页 |