基于运动特征分析的视频对象分割与表达研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·视频技术发展 | 第11-13页 |
| ·视频对象分割与视频表达的研究现状 | 第13-17页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| ·课题的来源 | 第19-20页 |
| 2 视频图像增强与噪声抑制 | 第20-43页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·噪声类型与噪声模型 | 第21-23页 |
| ·图像增强和噪声处理 | 第23-27页 |
| ·基于形态学的噪声抑制与图像增强 | 第27-36页 |
| ·图像增强与噪声抑制实现 | 第36-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于对象的视频分析 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·HVS 与视频分析 | 第44-46页 |
| ·视频分析的基本问题 | 第46-47页 |
| ·视频分析方法 | 第47-49页 |
| ·视频运动信息描述的比较分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 视频对象分割 | 第54-78页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·运动变化检测方法 | 第55-58页 |
| ·小波域对象分割算法 | 第58-72页 |
| ·模型决策 | 第72-74页 |
| ·实验结果 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 对象跟踪与处理 | 第78-91页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·跟踪算法回顾 | 第79-80页 |
| ·基于运动预测的对象跟踪 | 第80-84页 |
| ·对象遮挡处理 | 第84-85页 |
| ·背景登记技术 | 第85-87页 |
| ·阴影消除方法 | 第87-88页 |
| ·实验结果与分析 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 6 块匹配运动估计 | 第91-116页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·块匹配及匹配准则 | 第91-93页 |
| ·基于中心偏置性的块匹配运动估计算法 | 第93-97页 |
| ·运动矢量分布分析与搜索模型 | 第97-106页 |
| ·快速搜索算法 | 第106-109页 |
| ·实验结果与分析 | 第109-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 7 对象运动估计与特征表达 | 第116-128页 |
| ·引言 | 第116页 |
| ·特征选择与处理 | 第116-118页 |
| ·对象运动估计 | 第118-121页 |
| ·实验结果与分析 | 第121-123页 |
| ·对象特征表达 | 第123-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 8 总结与展望 | 第128-130页 |
| ·总结 | 第128页 |
| ·展望 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-144页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第144-145页 |
| 附录2 | 第145页 |
