基于计算机视觉的目标检测和阴影检测算法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1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12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 现状问题分析 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文的内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 阴影检测方法综述 | 第18-36页 |
| 2.1 阴影的定义 | 第18-20页 |
| 2.1.1 阴影的类型 | 第18-20页 |
| 2.2 特征提取 | 第20-22页 |
| 2.2.1 亮度特征 | 第20页 |
| 2.2.2 色度特征 | 第20-21页 |
| 2.2.3 纹理特征 | 第21-22页 |
| 2.2.4 几何特征 | 第22页 |
| 2.3 阴影检测的方法 | 第22-33页 |
| 2.3.1 基于颜色空间转换的阴影检测算法 | 第23-27页 |
| 2.3.2 基于颜色特征不变量的阴影检测算法 | 第27-29页 |
| 2.3.3 基于几何特征的阴影检测算法 | 第29-31页 |
| 2.3.4 基于纹理特征的阴影检测算法 | 第31-33页 |
| 2.4 阴影检测算法的分类 | 第33-34页 |
| 2.5 实验数据和评估指标 | 第34-35页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第34-35页 |
| 2.5.2 评估指标 | 第35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 目标检测 | 第36-52页 |
| 3.1 运动目标检测算法 | 第36-42页 |
| 3.1.1 光流法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第37-39页 |
| 3.1.3 背景减除法 | 第39-40页 |
| 3.1.4 三种运动目标检测算法的比较 | 第40-42页 |
| 3.2 背景建模技术 | 第42-51页 |
| 3.2.1 均值法 | 第42-44页 |
| 3.2.2 核密度估计法 | 第44-45页 |
| 3.2.3 混合高斯模型 | 第45-48页 |
| 3.2.4 混合高斯模型的改进 | 第48-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于纹理和颜色特征的目标阴影检测 | 第52-62页 |
| 4.1 阴影检测技术存在的问题 | 第52-53页 |
| 4.2 融合纹理和颜色特征的阴影检测技术 | 第53-61页 |
| 4.2.1 前景提取 | 第53-54页 |
| 4.2.2 颜色特征 | 第54-56页 |
| 4.2.3 纹理特征 | 第56-58页 |
| 4.2.4 融合两种特征的阴影检测 | 第58-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
