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视频抠图算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 抠图问题定义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 图像抠图研究现状第12-14页
        1.2.2 视频抠图研究现状第14-15页
    1.3 本文章节安排第15-16页
第二章 蓝屏抠图第16-29页
    2.1 蓝屏抠图技术第16-19页
    2.2 基于改进的联合双边滤波的蓝屏抠图算法第19-26页
        2.2.1 背景色提取第20-21页
        2.2.2 前景初分割第21页
        2.2.3 边缘补充及改进的联合双边滤波优化第21-23页
        2.2.4 自动背景色溢出去除第23-24页
        2.2.5 基于CUDA的蓝屏视频抠图算法加速第24-26页
    2.3 实验结果第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于引导滤波的抠图方法及其改进第29-49页
    3.1 引导滤波器第29-32页
        3.1.1 引导滤波器定义第29-31页
        3.1.2 引导滤波器与图像抠图第31-32页
    3.2 基于中值滤波优化的引导滤波抠图方法第32-36页
        3.2.1 定义第32-34页
        3.2.2 抠图参数设置第34-35页
        3.2.3 实验结果与分析第35-36页
    3.3 基于两次引导滤波的抠图方法第36-39页
        3.3.1 实验结果与分析第37-39页
    3.4 基于K-近邻的引导滤波抠图方法第39-48页
        3.4.1 颜色线性模型和颜色聚类球模型第39-41页
        3.4.2 K-近邻引导滤波抠图第41-44页
            3.4.2.1 K-近邻搜索第41-42页
            3.4.2.2 特征向量X第42页
            3.4.2.3 参数分析第42-44页
        3.4.3 实验结果与分析第44-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 基于VIBE的全自动视频抠图方法第49-64页
    4.1 Vi Be算法简介第49-52页
        4.1.1 像素模型和分类过程第49-50页
        4.1.2 基于单帧的背景模型初始化第50页
        4.1.3 背景模型更新第50-52页
    4.2 基于Vi Be的视频抠图方法第52-63页
        4.2.1 基于Vi Be的前景对象检测和帧间信息传递第52-55页
            4.2.1.1 基于Vi Be的前景对象检测第52-54页
            4.2.1.2 帧间信息传递第54-55页
        4.2.2 三分图生成第55-57页
        4.2.3 基于K-近邻的引导滤波抠图第57页
        4.2.4 参数分析与设置第57-58页
        4.2.5 实验结果第58-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第五章 总结与展望第64-66页
    5.1 本文研究工作总结第64-65页
    5.2 后续工作展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
攻硕期间的研究成果第71-72页

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