| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 视频处理的理论基础 | 第13-21页 |
| ·视频图像基础 | 第13-15页 |
| ·视频图像的表示方法 | 第13-14页 |
| ·视频图像处理的注意事项 | 第14-15页 |
| ·运动目标检测 | 第15-18页 |
| ·帧间差分法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 视频图像处理 | 第21-41页 |
| ·颜色空间概述 | 第21-24页 |
| ·YUV颜色空间 | 第24-30页 |
| ·YUV的采样格式 | 第24-25页 |
| ·YUV彩色的存储格式 | 第25-30页 |
| ·分水岭算法 | 第30-40页 |
| ·分水岭分割算法概念 | 第30-31页 |
| ·梯度图像处理 | 第31-35页 |
| ·分水岭标记对象 | 第35-36页 |
| ·基于RGB彩色空间的分水岭算法实现 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 均值平移Meanshift算法的改进和应用 | 第41-53页 |
| ·Meanshift算法理论 | 第41-48页 |
| ·特征空间无参数核密度估计 | 第41-42页 |
| ·核函数 | 第42-44页 |
| ·多维核Meanshift算法 | 第44-48页 |
| ·Meanshift算法步骤 | 第48-49页 |
| ·改进的Meanshift算法 | 第49-52页 |
| ·算法描述 | 第49-51页 |
| ·改进的Meanshift算法实现 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 系统实现 | 第53-60页 |
| ·系统实现过程中主要问题描述 | 第53-57页 |
| ·系统运行结果与分析 | 第57-59页 |
| ·本章总结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·应用价值 | 第60页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·不足与展望 | 第61-63页 |
| 附录1 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 | 第69-70页 |