视频监控中运动目标检测算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及 OpenCV 概述 | 第10-13页 |
| ·本文主要工作和文章结构 | 第13-15页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第15-28页 |
| ·运动目标检测 | 第15-16页 |
| ·典型的运动检测方法 | 第16-20页 |
| ·背景差法 | 第16-18页 |
| ·帧差法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19-20页 |
| ·存在的问题 | 第20页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第20-26页 |
| ·单高斯背景模型 | 第21-22页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第22-24页 |
| ·运动检测算法性能比较 | 第24-26页 |
| ·OpenCV 相关知识的介绍 | 第26-27页 |
| ·OpenCV 的函数体系 | 第26页 |
| ·高斯混合模型是用于背景提取的方法 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于混合高斯模型的算法改进 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·现有算法中存在的问题 | 第29-30页 |
| ·背景差法和帧差法相结合 | 第30-32页 |
| ·实验运行结果 | 第31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-32页 |
| ·一种新的基于高斯模型的目标检测方法 | 第32-37页 |
| ·基于块的边缘梯度相似度分析 | 第33页 |
| ·背景提取更新 | 第33-34页 |
| ·程序运行结果 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 阴影抑制算法研究 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于属性的阴影抑制算法 | 第40-45页 |
| ·基于颜色空间变换的阴影抑制 | 第41-43页 |
| ·基于统计的阴影抑制 | 第43页 |
| ·基于色彩特征不变量的阴影抑制 | 第43-44页 |
| ·基于物理模型的阴影抑制 | 第44-45页 |
| ·一种基于混合高斯的阴影抑制算法 | 第45-48页 |
| ·实验分析 | 第48-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
