| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 图像合成研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 视频前背景分割研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于ViBe及其改进算法的视频前背景分割 | 第18-34页 |
| 2.1 ViBe算法简介及分析 | 第18-26页 |
| 2.1.1 像素模型与分类过程 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于单帧图像的背景模型初始化 | 第20-21页 |
| 2.1.3 背景模型更新 | 第21-24页 |
| 2.1.4 ViBe算法复杂度分析 | 第24-26页 |
| 2.2 ViBe算法的改进 | 第26-33页 |
| 2.2.1 分割碎片的过滤 | 第26-27页 |
| 2.2.2 空间增殖抑制 | 第27-28页 |
| 2.2.3 适宜的距离度量和阈值 | 第28-30页 |
| 2.2.4 光照变化影响的消除 | 第30-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于泊松图像编辑及其改进方法的图像合成 | 第34-45页 |
| 3.1 泊松图像编辑算法简介 | 第34-39页 |
| 3.1.1 泊松图像编辑的数学模型 | 第34-37页 |
| 3.1.2 无缝克隆 | 第37-39页 |
| 3.2 泊松图像编辑算法的改进 | 第39-44页 |
| 3.2.1 改进的泊松合成算法的数学模型 | 第40-42页 |
| 3.2.2 改进的泊松合成算法实现 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于卷积金字塔的图像合成及颜色调节 | 第45-63页 |
| 4.1 基于卷积金字塔的图像合成 | 第45-52页 |
| 4.1.1 卷积金字塔的基本架构和方法优化 | 第45-48页 |
| 4.1.2 梯度整合 | 第48-49页 |
| 4.1.3 边界插值 | 第49-51页 |
| 4.1.4 高斯核 | 第51-52页 |
| 4.2 基于基色的色差感知 | 第52-55页 |
| 4.2.1 基于基色的色差感知数学模型 | 第52-54页 |
| 4.2.2 基于基色的色差感知的颜色边缘检测 | 第54-55页 |
| 4.3 基于卷积金字塔的图像合成及颜色调节 | 第55-62页 |
| 4.3.1 背景 | 第56-57页 |
| 4.3.2 基于卷积金字塔的图像合成及颜色调节方法的实现 | 第57-59页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 视频合成系统的实现 | 第63-72页 |
| 5.1 系统设计 | 第63-65页 |
| 5.1.1 系统框架 | 第63页 |
| 5.1.2 视频前景提取 | 第63-64页 |
| 5.1.3 图像无缝融合及合成图像的颜色调节 | 第64页 |
| 5.1.4 系统功能设计 | 第64-65页 |
| 5.2 系统主要功能实现 | 第65-67页 |
| 5.2.1 抠像的实现 | 第66页 |
| 5.2.2 背景和前景添加的实现 | 第66-67页 |
| 5.2.3 视频合成设置的实现 | 第67页 |
| 5.2.4 视频输出的实现 | 第67页 |
| 5.3 系统测试与分析 | 第67-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第72页 |
| 6.2 后续工作及展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |