运动目标检测算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 运动目标检测常用技术 | 第15-35页 |
| ·图像预处理 | 第15-18页 |
| ·图像噪声 | 第15-16页 |
| ·图像去噪 | 第16页 |
| ·均值滤波 | 第16-17页 |
| ·中值滤波 | 第17页 |
| ·高斯滤波 | 第17-18页 |
| ·运动目标检测常用算法 | 第18-27页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第18-21页 |
| ·帧间差分法 | 第21-23页 |
| ·光流法 | 第23-25页 |
| ·背景差分法 | 第25-26页 |
| ·三种常用运动目标检测方法的比较 | 第26-27页 |
| ·阴影去除方法 | 第27-29页 |
| ·阴影的形成机理 | 第27-28页 |
| ·阴影去除常用算法 | 第28-29页 |
| ·形态学处理 | 第29-32页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第29-31页 |
| ·开运算与闭运算 | 第31-32页 |
| ·OpenCV介绍 | 第32-34页 |
| ·OpenCV总览 | 第32-33页 |
| ·OpenCV常用函数 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法 | 第35-51页 |
| ·传统的单高斯模型 | 第35-39页 |
| ·高斯分布 | 第35-37页 |
| ·单高斯模型的建立 | 第37-38页 |
| ·单高斯模型的更新 | 第38-39页 |
| ·改进的单高斯模型 | 第39-45页 |
| ·更新率的选取 | 第39-40页 |
| ·更新策略的改进 | 第40-45页 |
| ·阴影检测 | 第45-48页 |
| ·基于色度畸变的阴影检测方法 | 第46-47页 |
| ·基于一阶梯度模型的阴影检测方法 | 第47-48页 |
| ·运动目标轮廓提取 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 智能视频监控原型系统设计 | 第51-59页 |
| ·智能视频监控原型系统概况 | 第51-54页 |
| ·系统开发背景 | 第51-52页 |
| ·系统架构及主要模块 | 第52-53页 |
| ·系统监控原理 | 第53-54页 |
| ·视频智能分析模块 | 第54-56页 |
| ·视频智能分析工作流 | 第54-55页 |
| ·视频智能分析模块界面 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研情况 | 第66页 |
