视频关键帧及运动对象提取方法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状与难点 | 第11-15页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·本文的研究内容、组织结构 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第18-32页 |
| ·视频的内容结构 | 第18-20页 |
| ·视频的层次结构 | 第18-19页 |
| ·视频特征 | 第19-20页 |
| ·互信息量理论 | 第20-22页 |
| ·互信息量的定义 | 第20-21页 |
| ·互信息量在图像中的应用 | 第21-22页 |
| ·模糊聚类 | 第22-25页 |
| ·模糊集 | 第22页 |
| ·K均值聚类算法 | 第22-24页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第24-25页 |
| ·图像处理 | 第25-30页 |
| ·数学形态学处理 | 第25-27页 |
| ·图像分割 | 第27-30页 |
| ·高阶统计量 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 改进的关键帧提取方法 | 第32-42页 |
| ·典型的关键帧提取方法 | 第32-34页 |
| ·基于镜头边界的方法 | 第32-33页 |
| ·根据内容分析的方法 | 第33页 |
| ·基于运动分析的方法 | 第33-34页 |
| ·基于聚类法 | 第34页 |
| ·改进后的关键帧提取方法 | 第34-41页 |
| ·基于互信息量的镜头分割方法 | 第36-37页 |
| ·相似性度量 | 第37-38页 |
| ·聚类数目的确定 | 第38-39页 |
| ·初始聚类中心的选择 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 改进的运动对象提取方法 | 第42-57页 |
| ·典型的运动对象提取方法 | 第42-48页 |
| ·帧间差分法 | 第43-44页 |
| ·背景消减法 | 第44-47页 |
| ·光流法 | 第47-48页 |
| ·利用时空信息联合几何曲线演化的运动对象提取方法 | 第48-56页 |
| ·基于高阶统计量的帧间差分法 | 第49-52页 |
| ·基于邻接图的区域快速合并算法 | 第52-55页 |
| ·几何曲线演化算法 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 动画视频素材库检索系统构建 | 第57-70页 |
| ·系统结构 | 第57-58页 |
| ·关键帧提取子系统 | 第58-61页 |
| ·运动对象提取子系统 | 第61-66页 |
| ·素材检索子系统 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结和展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第77页 |
| 1、参加的科研项目 | 第77页 |
| 2、录用和发表的论文 | 第77页 |
