运动目标检测与跟踪监控系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·智能视频监控的应用 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第13-15页 |
| ·智能视频监控在国外 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14页 |
| ·视频监控中的难点问题 | 第14-15页 |
| ·本论文主要研究内容及工作安排 | 第15-17页 |
| 第2章 视频图像处理基础理论与技术 | 第17-28页 |
| ·图像色彩空间 | 第17-19页 |
| ·RGB 色彩空间 | 第17-18页 |
| ·HSV 色彩空间 | 第18-19页 |
| ·灰度化 | 第19页 |
| ·图像增强 | 第19-24页 |
| ·点处理 | 第20-21页 |
| ·直方图修正 | 第21-23页 |
| ·图像运算 | 第23-24页 |
| ·去噪处理 | 第24-27页 |
| ·均值滤波 | 第24-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-27页 |
| ·小波去噪 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 运动目标检测方法研究与实现 | 第28-51页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·背景减法 | 第28-37页 |
| ·经典背景减法分析 | 第28-30页 |
| ·背景图像获取与更新 | 第30-37页 |
| ·帧间差分法 | 第37-40页 |
| ·其它运动目标检测方法 | 第40-42页 |
| ·光流法 | 第40-42页 |
| ·熵检测法 | 第42页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第42页 |
| ·改进运动目标检测方法的实现 | 第42-50页 |
| ·ROI 粗提取 | 第43-44页 |
| ·初始背景图像的建立与更新 | 第44-47页 |
| ·伪目标区域的去除 | 第47页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于黑体辐射模型的阴影检测方法研究 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·阴影形成及模型 | 第51-55页 |
| ·阴影分类 | 第51-52页 |
| ·阴影与人眼视觉 | 第52页 |
| ·光照变量 | 第52-53页 |
| ·光照模型 | 第53-55页 |
| ·常用阴影检测算法 | 第55-60页 |
| ·基于模型的方法 | 第56页 |
| ·基于特征的方法 | 第56-59页 |
| ·其它类型的算法 | 第59-60页 |
| ·算法性能分析 | 第60页 |
| ·基于黑体辐射模型的阴影检测算法 | 第60-64页 |
| ·黑体辐射理论 | 第60-61页 |
| ·色度信息提取 | 第61-62页 |
| ·色温计算 | 第62页 |
| ·阴影区域检测 | 第62页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·本文的主要工作 | 第65-66页 |
| ·论文中的不足和展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| 详细摘要 | 第75-78页 |
