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基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·引言第8页
   ·课题的背景和意义第8-9页
   ·运动目标检测技术的研究现状第9-11页
     ·国外的研究现状第9-10页
     ·国内的研究现状第10-11页
   ·运动目标检测方法第11-12页
   ·实验软硬件环境说明第12页
   ·本文的主要内容第12-14页
第二章 图像预处理和运动目标标定第14-27页
   ·图像灰度化第14-15页
   ·图像噪声第15-16页
     ·噪声的产生第15页
     ·噪声模型的建立第15-16页
   ·图像滤波第16-23页
     ·均值滤波第17-18页
     ·中值滤波第18-19页
     ·维纳滤波第19-20页
     ·特沃思低通滤波器第20-21页
     ·小波滤波第21页
     ·各种滤波方法对比第21-22页
     ·改进的滤波方法第22-23页
   ·运动目标标定第23-26页
     ·图像二值化第23-24页
     ·形态学滤波第24页
     ·目标标定方法第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 自适应混合高斯模型算法研究第27-46页
   ·运动目标检测的基础算法第27-30页
     ·帧差法第27-28页
     ·光流法第28-29页
     ·背景差分法第29-30页
   ·背景差分法的基本过程第30-33页
     ·背景模型的建立第30-32页
     ·运动目标的检测第32页
     ·背景模型的更新第32-33页
   ·自适应高斯背景第33-35页
   ·混合高斯背景模型第35-45页
     ·混合高斯原理分析第35-38页
     ·混合高斯模型的参数设定第38-40页
     ·混合高斯模型运算优化第40页
     ·改进的混合高斯模型快速算法第40-41页
     ·混合高斯模型需要解决的问题第41-42页
     ·混合高斯模型实验分析第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 混合高斯模型的改进第46-57页
   ·阴影去除第46-49页
     ·阴影的类别第46页
     ·阴影去除算法第46-48页
     ·结合混合高斯模型与阴影去除第48-49页
   ·目标遮挡第49-56页
     ·遮挡判定第49-51页
     ·卡尔曼算法第51-53页
     ·卡尔曼滤波检测目标第53-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 混合高斯模型在雨雾天气中的分析第57-65页
   ·雾天运动目标的检测第57-61页
     ·图像去雾第58-59页
     ·图像去雾效果第59-60页
     ·雾中目标检测第60-61页
   ·雨天运动目标检测第61-64页
     ·建模法去除雨滴第61-62页
     ·帧差法去除雨滴第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结和展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读硕士学位期间发表论文情况第71页

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