动态场景中的目标检测算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景 | 第12-16页 |
| ·计算机视觉 | 第12页 |
| ·视频运动目标检测概述 | 第12-16页 |
| ·研究目的 | 第16页 |
| ·结构安排 | 第16-18页 |
| 2 运动目标检测的理论基础 | 第18-34页 |
| ·图像运动矢量建模 | 第18-21页 |
| ·一般情况下的图像运动矢量建模 | 第18-20页 |
| ·平面场景中图像运动矢量的建模 | 第20-21页 |
| ·双目几何学 | 第21-25页 |
| ·极几何的基本概念 | 第21-23页 |
| ·基础矩阵和本质矩阵 | 第23-25页 |
| ·常用动态场景下的运动目标检测方法 | 第25-32页 |
| ·全局运动估计算法分类 | 第26-30页 |
| ·常用的全局运动模型 | 第30-31页 |
| ·图像运动矢量的性质 | 第31-32页 |
| ·运动目标检测所面临的问题 | 第32-34页 |
| 3 基于特征点估计的快速目标运动检测算法 | 第34-47页 |
| ·本章引言 | 第34-35页 |
| ·基础知识介绍 | 第35-39页 |
| ·SIFT 特征点简介 | 第35-37页 |
| ·鲁棒性检测方法 RANSAC | 第37-39页 |
| ·基于特征点预测的快速目标检测算法 | 第39-44页 |
| ·摄像机运动模型的选取 | 第39-41页 |
| ·求解模型参数 | 第41页 |
| ·基于运动预测的特征点匹配算法 | 第41-42页 |
| ·基于残差图像的特征点更新 | 第42-44页 |
| ·算法整体步骤 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于三维位置恢复的运动目标检测算法 | 第47-59页 |
| ·本章引言 | 第47-48页 |
| ·三维重构的理论基础 | 第48-52页 |
| ·摄像机自标定理论 | 第48-49页 |
| ·SVD 分解方法求摄像机运动参数 | 第49-50页 |
| ·三维点位置恢复 | 第50-52页 |
| ·基于特征点位置恢复的运动检测算法 | 第52-55页 |
| ·计算基础矩阵 | 第53页 |
| ·几何约束条件 | 第53-54页 |
| ·概率模型 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·主要工作总结 | 第59-60页 |
| ·不足和改进的方案 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
