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基于计算机图像处理的智能监控技术的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题研究背景第11-12页
    1.2 研究意义第12-13页
    1.3 研究现状第13-15页
        1.3.1 国外研究现状第14页
        1.3.2 国内研究现状第14-15页
    1.4 论文研究内容第15-16页
    1.5 论文主要框架第16-18页
第二章 视频图像处理技术第18-30页
    2.1 引言第18页
    2.2 颜色空间第18-20页
        2.2.1 RGB颜色空间模型第18-19页
        2.2.2 HSV颜色空间模型第19-20页
    2.3 图像去噪处理第20-22页
        2.3.1 均值滤波第20-21页
        2.3.2 中值滤波第21-22页
    2.4 图像增强第22-25页
        2.4.1 图像增强技术介绍第22-23页
        2.4.2 彩色图灰度化第23-24页
        2.4.3 直方图均衡化第24-25页
    2.5 二值图的形态学处理第25-29页
        2.5.1 二值图的相关介绍第26页
        2.5.2 图像腐蚀第26-27页
        2.5.3 图像膨胀第27-28页
        2.5.4 开运算第28页
        2.5.5 闭运算第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 运动目标检测第30-46页
    3.1 引言第30页
    3.2 常用运动目标检测方法第30-34页
        3.2.1 光流法第30-32页
        3.2.2 帧间差分法第32-33页
        3.2.3 背景差分法第33-34页
    3.3 本文的运动检测方法第34-40页
        3.3.1 混合高斯背景建模第34-36页
        3.3.2 CodeBook背景建模第36-38页
        3.3.3 视觉背景提取算法(ViBe)第38-40页
    3.4 本文中改进的VIBE算法第40-44页
        3.4.1 改进的ViBe背景建模第40-41页
        3.4.2 时空联合的背景模型更新第41页
        3.4.3 自适应阈值第41-42页
        3.4.4 实验效果和比较第42-44页
    3.5 图像后处理第44-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第四章 运动目标跟踪技术研究第46-63页
    4.1 引言第46页
    4.2 目标跟踪技术概述第46-48页
        4.2.1 基于模型的跟踪方法第46-47页
        4.2.2 基于活动轮廓的跟踪方法第47页
        4.2.3 基于特征的跟踪方法第47-48页
        4.2.4 基于区域的跟踪方法第48页
    4.3 本文运用的跟踪方法第48-56页
        4.3.1 Kalman滤波第49-51页
        4.3.2 CamShift跟踪算法第51-56页
            4.3.2.1 反向投影计算第51-52页
            4.3.2.2 Mean Shift算法第52-54页
            4.3.2.3 CamShift算法搜索过程第54-56页
    4.4 改进CAMSHIFT-KALMAN跟踪算法第56-62页
        4.4.1 改进的Camshift跟踪算法第57-59页
        4.4.2 改进Camshift-Kalman跟踪算法第59-61页
        4.4.3 实验结果与分析第61-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第五章 系统平台设计及实现第63-70页
    5.1 软件平台介绍第63-64页
    5.2 监控系统模块设计第64-65页
    5.3 系统界面设计及功能实现第65-69页
        5.3.1 系统界面设计第65-67页
        5.3.2 相关功能实现简述第67页
        5.3.3 指定区域报警功能第67-69页
    5.4 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
    6.1 研究总结第70-71页
    6.2 未来展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
在学期间研究成果及发表的学术论文第77页

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