| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究课题的背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 静态背景下的运动目标检测方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 动态背景下的运动目标检测方法 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作与章节安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 复杂场景中静态背景下的目标检测算法研究 | 第15-29页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第15-18页 |
| 2.2 背景差分法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 单高斯背景建模算法 | 第19-21页 |
| 2.3 改进单高斯背景建模法 | 第21-24页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第24-28页 |
| 2.5 本章总结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于全局运动估计的运动目标检测算法研究 | 第29-55页 |
| 3.1 全局运动估计法的基本思想 | 第29-31页 |
| 3.2 经典运动参数模型 | 第31-37页 |
| 3.2.1 投影模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于透视投影的八参数模型 | 第33-35页 |
| 3.2.3 基于透视投影的四参数模型 | 第35-36页 |
| 3.2.4 基于正交投影的六参数模型 | 第36-37页 |
| 3.2.5 其他运动参数模型 | 第37页 |
| 3.3 基于全像素点的参数估计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 基于全像素点的参数估计方法原理 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于全像素点的参数估计方法实验结果 | 第39-42页 |
| 3.4 基于运动矢量的估计方法 | 第42-53页 |
| 3.4.1 基于运动矢量估计方法的基本原理 | 第42-44页 |
| 3.4.2 基于块匹配的运动矢量求解 | 第44-50页 |
| 3.4.3 基于运动矢量估计方法的实验结果 | 第50-53页 |
| 3.5 本章总结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于奇异运动矢量分析的全局运动估计算法 | 第55-69页 |
| 4.1 奇异运动矢量产生原因分析与消除方法 | 第55-57页 |
| 4.2 基于Harris角点检测的宏块筛选方法 | 第57-60页 |
| 4.2.1 Harris角点检测的基本原理 | 第57-59页 |
| 4.2.2 基于Harris角点检测进行宏块筛选 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于Harris角点检测进行宏块筛选实验结果 | 第60页 |
| 4.3 基于K-means聚类的奇异运动矢量剔除方法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 K-means聚类算法基本原理 | 第60-62页 |
| 4.3.2 使用K-means算法对运动矢量场进行聚类 | 第62-64页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第64-68页 |
| 4.5 本章总结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附图 | 第76-78页 |
| 附表 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目以及发表的论文 | 第80-81页 |
| 学习与研究简历 | 第81页 |
