运动目标检测中的光照处理
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文研究内容与方法 | 第11页 |
| 1.5 论文结构 | 第11-12页 |
| 1.6 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 光照理论 | 第13-21页 |
| 2.1 全局光照与局部光照 | 第13-14页 |
| 2.1.1 全局光照与局部光照定义 | 第13页 |
| 2.1.2 光照对运动目标检测结果的影响 | 第13-14页 |
| 2.1.3 解决光照对运动目标检测的意义 | 第14页 |
| 2.2 影响运动目标检测的其他因素 | 第14-15页 |
| 2.3 主流的光照处理方法理论 | 第15-20页 |
| 2.3.1 LBP纹理特征理论 | 第15-17页 |
| 2.3.2 HSV颜色空间理论 | 第17-19页 |
| 2.3.3 图割理论 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小节 | 第20-21页 |
| 第3章 背景建模与目标检测算法 | 第21-40页 |
| 3.1 背景建模常用方法 | 第21-27页 |
| 3.1.1 平均值法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 直方图统计法 | 第22页 |
| 3.1.3 单高斯模型 | 第22-23页 |
| 3.1.4 混合高斯模型 | 第23-25页 |
| 3.1.5 ViBe算法 | 第25-26页 |
| 3.1.6 W4算法 | 第26-27页 |
| 3.1.7 核密度估计算法 | 第27页 |
| 3.1.8 码本算法 | 第27页 |
| 3.2 运动目标检测 | 第27-30页 |
| 3.2.1 静态运动目标检测和动态运动目标检测 | 第27-28页 |
| 3.2.2 运动目标检测中的对象关系图 | 第28页 |
| 3.2.3 运动目标检测常用方法 | 第28-30页 |
| 3.3 背景建模之前的预处理 | 第30-33页 |
| 3.4 运动目标检测二值化处理 | 第33-36页 |
| 3.4.1 双峰法 | 第33页 |
| 3.4.2 迭代法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 P参数法 | 第34-35页 |
| 3.4.4 大津法（OSTU） | 第35-36页 |
| 3.5 形态学处理 | 第36-38页 |
| 3.6 图像的逻辑运算 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小节 | 第39-40页 |
| 第4章 一种改进的ViBe算法 | 第40-58页 |
| 4.1 边缘检测 | 第40-44页 |
| 4.1.1 Sobel边缘检测器 | 第40-41页 |
| 4.1.2 Prewitt边缘检测器 | 第41页 |
| 4.1.3 Roberts边缘检测器 | 第41-42页 |
| 4.1.4 LoG边缘检测器 | 第42页 |
| 4.1.5 Canny边缘检测器 | 第42-44页 |
| 4.2 HSV颜色空间 | 第44-45页 |
| 4.3 ViBe模型中的鬼影和阴影 | 第45-47页 |
| 4.3.1 ViBe模型的优缺点 | 第45页 |
| 4.3.2 ViBe模型中的鬼影 | 第45-46页 |
| 4.3.3 ViBe模型中的阴影 | 第46-47页 |
| 4.4 一种改进的ViBe算法 | 第47-48页 |
| 4.5 实验 | 第48-58页 |
| 4.5.1 实验室环境 | 第48-49页 |
| 4.5.2“鬼影去除”实验 | 第49-51页 |
| 4.5.3“阴影去除”实验 | 第51-53页 |
| 4.5.4“鬼影和阴影去除”实验 | 第53-56页 |
| 4.5.5 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士期间论文发表情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
