动态场景视频中的运动目标分割方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·本文研究工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 当前国内外视频分割方法研究现状 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·基于空域特征的视频对象分割方法 | 第15-19页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第15-17页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第17-18页 |
| ·人工智能的分割方法 | 第18-19页 |
| ·基于时域特征的视频对象分割方法 | 第19-21页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·变化检测法 | 第20-21页 |
| ·时空联合的视频对象分割方法 | 第21-22页 |
| ·存在的问题 | 第22-23页 |
| ·本文方法 | 第23-25页 |
| 第三章 全局运动估计 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·摄像机全局运动参数模型 | 第26-28页 |
| ·摄像机的运动 | 第26-27页 |
| ·常用的摄像机运动参数模型 | 第27-28页 |
| ·块匹配运动估计原理及相关技术 | 第28-33页 |
| ·完全搜索算法 | 第29-30页 |
| ·三步搜索算法 | 第30-31页 |
| ·六边形搜索算法 | 第31-33页 |
| ·基于无回溯搜索方法的块匹配算法 | 第33-40页 |
| ·算法描述 | 第34-36页 |
| ·子块next值计算方法 | 第36-37页 |
| ·NBT算法进行全局运动估计的具体步骤 | 第37页 |
| ·算法复杂度和实验结果 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 时空联合的视频对象分割方法 | 第41-56页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·经典的Graph-cuts分割方法 | 第41-47页 |
| ·Normalized Cut | 第42-44页 |
| ·Local variation | 第44-47页 |
| ·基于局部图不规则块匹配视频分割方法 | 第47-55页 |
| ·算法流程 | 第47页 |
| ·全局运动估计与ROI的确定 | 第47-50页 |
| ·空域帧内分割 | 第50-53页 |
| ·不规则块匹配 | 第53-54页 |
| ·后处理 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验结果 | 第56-63页 |
| ·实验结果 | 第56-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第71-72页 |
| 附录 A:本文插图索引 | 第72-73页 |
| 附录 B:本文附表索引 | 第73页 |
