| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 图录 | 第10-12页 |
| 表录 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 视频监控系统研究的背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 视频监控系统中的视频增强技术 | 第15-16页 |
| 1.3 视频监控系统中的事件检测技术 | 第16页 |
| 1.4 本文研究的主要问题及结构 | 第16-18页 |
| 第二章 对比度增强及事件检测的研究现状 | 第18-27页 |
| 2.1 视频对比度增强算法的研究现状 | 第18-22页 |
| 2.1.1 基于均衡的对比度增强算法 | 第18-20页 |
| 2.1.2 基于感兴趣区域的对比度增强算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 针对帧间对比度增强的增强算法 | 第21-22页 |
| 2.2 视频事件检测的研究现状 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于不同模型的事件检测算法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 针对不同事件的事件检测算法 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 结合帧内限制条件及帧间限制条件的视频增强算法 | 第27-50页 |
| 3.1 算法的基本思路 | 第27-29页 |
| 3.2 结合帧内限制条件及帧间限制条件的视频增强算法 | 第29-37页 |
| 3.2.1 算法的结构框图 | 第29页 |
| 3.2.2 帧内增强算法（ACB） | 第29-36页 |
| 3.2.3 帧间增强算法（ECB） | 第36-37页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第37-48页 |
| 3.3.1 帧内增强算法的实验结果及分析 | 第37-39页 |
| 3.3.2 帧间增强算法的实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.3.3 融合增强算法的实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 3.3.4 基于渐进融合策略的实验结果及分析 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于扩展网络传输模型的事件检测算法 | 第50-78页 |
| 4.1 算法的基本思路及流程框图 | 第50-53页 |
| 4.2 基于扩展网络传输模型的检测算法在异常行为检测中的实现 | 第53-59页 |
| 4.2.1 场景分割 | 第53页 |
| 4.2.2 计算轨迹的传输能量 | 第53-54页 |
| 4.2.3 计算节点间的能量代价 | 第54-56页 |
| 4.2.4 行为检测准则 | 第56-59页 |
| 4.3 基于扩展网络传输模型的检测算法在群组行为识别中的实现 | 第59-62页 |
| 4.3.1 建立网络 | 第60页 |
| 4.3.2 计算能量特征 | 第60-61页 |
| 4.3.3 计算能量代价 | 第61-62页 |
| 4.3.4 行为检测准则 | 第62页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第62-76页 |
| 4.4.1 实验一：异常行为数据库上的异常行为检测 | 第62-69页 |
| 4.4.2 实验二：BEHAVE 数据库上的群组行为识别 | 第69-71页 |
| 4.4.3 实验三：CASIA 数据库上的群组行为识别 | 第71-73页 |
| 4.4.4 实验四：UMN 数据库上的异常行为检测 | 第73-75页 |
| 4.4.5 算法复杂度分析 | 第75-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 结束语 | 第78-80页 |
| 5.1 主要工作和创新点 | 第78页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第85页 |
