运动目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像预处理 | 第12-31页 |
| ·颜色空间模型 | 第12-14页 |
| ·常用颜色空间模型 | 第12-13页 |
| ·颜色空间模型转换 | 第13-14页 |
| ·图像去噪 | 第14-22页 |
| ·均值滤波 | 第14-16页 |
| ·中值滤波 | 第16-18页 |
| ·频域滤波 | 第18-22页 |
| ·图像均衡化 | 第22-24页 |
| ·图像边缘检测 | 第24-27页 |
| ·图像形态学处理 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 运动目标检测算法概述 | 第31-60页 |
| ·图像阈值分割 | 第31-36页 |
| ·帧间差分法 | 第36-45页 |
| ·帧间差分法概述 | 第36-38页 |
| ·对称差分法 | 第38-40页 |
| ·改进的帧间差分法 | 第40-45页 |
| ·背景差分法 | 第45-54页 |
| ·背景差分法概述 | 第45-46页 |
| ·背景图像更新算法 | 第46-50页 |
| ·改进的背景差分法 | 第50-54页 |
| ·光流法 | 第54-58页 |
| ·光流场计算基本原理 | 第54-55页 |
| ·Horn-Schunck 算法 | 第55-57页 |
| ·Lucas-Kanade 算法 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 时空结合的运动目标检测算法 | 第60-71页 |
| ·算法概述 | 第60-62页 |
| ·预处理——高频强调滤波 | 第61-62页 |
| ·改进对称差分法 | 第62页 |
| ·高阶统计检测运动区域 | 第62-65页 |
| ·帧间变化检测 | 第62-63页 |
| ·后处理 | 第63-65页 |
| ·结合时空信息标记多尺度分水岭分割 | 第65-68页 |
| ·分水岭简介 | 第65-66页 |
| ·多尺度形态学梯度 | 第66页 |
| ·基于标记的分水岭分割 | 第66-68页 |
| ·实验结果分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-72页 |
| ·本文工作总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 详细摘要 | 第77-80页 |
