基于图像内容敏感度的交通视频背景提取算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 0 前言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·背景更新技术的发展及研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15页 |
| ·本文的章节安排 | 第15-17页 |
| 2 图像分割与运动目标检测 | 第17-32页 |
| ·图像分割概述 | 第17-18页 |
| ·图像分割方法 | 第18-26页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第18-20页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第20-21页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第21-23页 |
| ·结合特定理论的分割方法 | 第23-26页 |
| ·运动目标检测方法 | 第26-31页 |
| ·帧间差分法 | 第26-28页 |
| ·背景减除法 | 第28-30页 |
| ·光流法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 背景更新技术 | 第32-43页 |
| ·基于统计学的背景模型 | 第32-35页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的背景模型 | 第35-36页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第36-42页 |
| ·单高斯背景模型 | 第37-38页 |
| ·自适应混合高斯模型 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于图像内容敏感度的交通视频背景提取算法 | 第43-51页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于移动区域熵能量分析 | 第43-46页 |
| ·获取移动区域 | 第43-45页 |
| ·视频图像熵能量分析 | 第45-46页 |
| ·算法流程图 | 第46-47页 |
| ·背景更新算法改进 | 第47-50页 |
| ·基于能量判断的初始背景选取 | 第47-48页 |
| ·自适应加权平均求取背景像素值 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验结果比较与分析 | 第51-55页 |
| ·实验结果比较 | 第51-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
| 个人论文发表情况 | 第62页 |
