基于背景建模的运动目标检测方法研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 面临的问题与难点 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要研究内容与安排 | 第11-12页 |
| 第二章 经典背景建模方法简介 | 第12-26页 |
| 2.1 帧差法 | 第12-13页 |
| 2.2 单高斯背景建模法 | 第13-15页 |
| 2.3 混合高斯背景建模法 | 第15-17页 |
| 2.4 Vibe背景建模法 | 第17-20页 |
| 2.5 PBAS背景建模法 | 第20-21页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第21-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进的Vibe运动目标检测算法 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 改进的Vibe算法 | 第26-34页 |
| 3.2.1 建立基于前景计数器的背景模型 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于阴影去除方法的前景检测 | 第28-32页 |
| 3.2.3 基于形态学开运算的检测后处理 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 运动目标检测评价指标 | 第34-35页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 改进的GMM运动目标检测算法 | 第39-52页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 相机移动运动补偿分析 | 第39-42页 |
| 4.2.1 运动补偿的概念 | 第39-40页 |
| 4.2.2 图像变换单应矩阵 | 第40-41页 |
| 4.2.3 KLT图像匹配跟踪算法 | 第41-42页 |
| 4.3 改进的GMM运动目标检测算法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 建立运动补偿背景模型 | 第42-43页 |
| 4.3.2 基于邻域像素概念的前景检测 | 第43-44页 |
| 4.3.3 基于像素年龄值概念的背景模型更新策略 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 邻域像素概念对检测结果的影响 | 第46页 |
| 4.4.2 高斯模型的个数对检测结果的影响 | 第46-48页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
