| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 摄像机静止情况下运动目标检测难点 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 摄像机静止情况下的运动目标检测算法研究 | 第18-42页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第18-20页 |
| 2.2 背景建模法 | 第20-41页 |
| 2.2.1 背景建模法基本框架 | 第20-24页 |
| 2.2.2 基于SACON算法的运动目标检测算法 | 第24-29页 |
| 2.2.3 基于ViBe算法的运动目标检测 | 第29-32页 |
| 2.2.4 基于Subsense算法的运动目标检测算法 | 第32-38页 |
| 2.2.5 基于PBAS算法的运动目标检测算法 | 第38-41页 |
| 2.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于改进ViBe的运动目标检测算法 | 第42-57页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 基于IViBe算法的运动目标检测 | 第43-51页 |
| 3.2.1 背景模型的建立 | 第43-44页 |
| 3.2.2 前景目标检测 | 第44-45页 |
| 3.2.3 Ghost区域的去除 | 第45-47页 |
| 3.2.4 基于动态背景复杂度的背景模型更新 | 第47-48页 |
| 3.2.5 联合LK光流法及运动补偿的目标检测 | 第48-51页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第51-55页 |
| 3.3.1 IViBe算法对一般动态背景的目标检测 | 第51-54页 |
| 3.3.2 IViBe算法对摄像机运动情况下的动目标检测 | 第54-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于超像素分割的运动目标检测算法 | 第57-75页 |
| 4.1 引言 | 第57-59页 |
| 4.2 SLIC0超像素分割 | 第59-62页 |
| 4.3 基于超像素分割的运动目标检测结果优化 | 第62-66页 |
| 4.3.1 算法模型及其步骤 | 第63-64页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第64-66页 |
| 4.4 基于超像素特征的运动目标检测 | 第66-73页 |
| 4.4.1 基于超像素特征的运动目标检测框架 | 第66-70页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 5.1 总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-85页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
