| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 视觉注意模型 | 第9页 |
| 1.2.2 运动目标检测 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 Itti视觉注意模型 | 第13-18页 |
| 2.1 高斯金字塔结构 | 第14-15页 |
| 2.2 视觉初级特征提取 | 第15-16页 |
| 2.2.1 亮度特征 | 第15页 |
| 2.2.2 颜色特征 | 第15页 |
| 2.2.3 方向特征 | 第15-16页 |
| 2.3 特征图计算 | 第16-17页 |
| 2.3.1 中央-周边差分 | 第16页 |
| 2.3.2 归一化 | 第16-17页 |
| 2.3.3 特征图合并 | 第17页 |
| 2.4 注意焦点转移 | 第17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 运动目标检测算法简述 | 第18-26页 |
| 3.1 光流法 | 第18-19页 |
| 3.2 帧间差分法 | 第19-20页 |
| 3.3 背景减除法 | 第20-25页 |
| 3.3.1 均值滤波法 | 第20-21页 |
| 3.3.2 混合高斯模型 | 第21-22页 |
| 3.3.3 粒子滤波模型 | 第22-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于视觉注意机制和改进粒子滤波的运动目标检测 | 第26-33页 |
| 4.1 Itti模型的改进 | 第26-27页 |
| 4.1.1 运动特征提取 | 第26-27页 |
| 4.1.2 加入运动特征的Itti模型 | 第27页 |
| 4.2 实验及分析 | 第27-29页 |
| 4.3 改进的粒子滤波 | 第29-32页 |
| 4.3.1 粒子初始化 | 第30页 |
| 4.3.2 特征提取 | 第30页 |
| 4.3.3 运动目标检测 | 第30-32页 |
| 4.4 本文方法 | 第32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 5.1 实验效果比较 | 第33-35页 |
| 5.2 算法性能的定量分析 | 第35-37页 |
| 5.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第六章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 总结 | 第38页 |
| 6.2 展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第44页 |