混合色彩空间多信息融合及自适应学习速率运动目标检测算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·论文结构和主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 数字图像处理 | 第18-37页 |
| ·边缘检测 | 第19-23页 |
| ·图像色彩空间 | 第23-30页 |
| ·RGB 色彩空间模型 | 第24-25页 |
| ·HSV 色彩空间模型 | 第25-26页 |
| ·YCbCr 色彩空间模型 | 第26-27页 |
| ·L*a*b*色彩空间模型 | 第27-29页 |
| ·其他色彩空间模型 | 第29-30页 |
| ·图像去噪 | 第30-32页 |
| ·空间滤波 | 第30-31页 |
| ·频域滤波 | 第31-32页 |
| ·形态学图像处理 | 第32-34页 |
| ·OpenCV 平台 | 第34-36页 |
| ·OpenCV 的架构 | 第34-35页 |
| ·OpenCV 的函数 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 运动目标检测算法 | 第37-50页 |
| ·常见运动目标检测算法 | 第39-47页 |
| ·背景差分法 | 第39-43页 |
| ·光流法 | 第43-45页 |
| ·帧间差分法 | 第45-47页 |
| ·算法比较 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 混合色彩空间多信息融合的运动目标检测算法 | 第50-62页 |
| ·混合色彩空间 | 第50-53页 |
| ·色彩空间 | 第50-51页 |
| ·色彩空间重组 | 第51-53页 |
| ·改进的帧间差分算法 | 第53-57页 |
| ·像素点变化特性分析 | 第53-54页 |
| ·七帧帧间差分算法 | 第54-55页 |
| ·边缘背景差分 | 第55-56页 |
| ·边缘信息融合及处理 | 第56页 |
| ·算法流程图 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·算法鲁棒性 | 第57-59页 |
| ·算法有效性 | 第59页 |
| ·算法实时性 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 自适应学习的混合高斯模型运动目标检测算法 | 第62-73页 |
| ·混合高斯模型 | 第62-64页 |
| ·背景建模 | 第62-63页 |
| ·匹配与更新 | 第63页 |
| ·背景估计与前景分割 | 第63-64页 |
| ·图像序列像素变化特性 | 第64-67页 |
| ·算法改进 | 第67-70页 |
| ·模型参数分析 | 第67-68页 |
| ·学习速率改进 | 第68-69页 |
| ·算法流程图 | 第69-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·工作总结 | 第73-74页 |
| ·研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第79-80页 |
