自适应背景建模与运动目标检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 前言 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 背景差分法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 背景差分法面对的主要问题 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 运动目标检测及背景建模 | 第14-24页 |
| 2.1 运动目标检测方法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 光流法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 帧差法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 背景差分法 | 第16页 |
| 2.2 背景建模方法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 W4 法 | 第17页 |
| 2.2.2 统计平均法 | 第17页 |
| 2.2.3 滤波法 | 第17-19页 |
| 2.2.4 单高斯背景建模方法 | 第19-20页 |
| 2.2.5 混合高斯背景建模方法 | 第20-22页 |
| 2.2.6 非参数核密度函数概率密度估计法 | 第22页 |
| 2.2.7 本征背景法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 结合边缘信息的双向背景建模及运动目标检测 | 第24-37页 |
| 3.1 鬼影及静止运动目标检测主要方法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 光流检测法 | 第25页 |
| 3.1.2 帧间差检测法 | 第25-26页 |
| 3.1.3 多层背景检测法 | 第26页 |
| 3.1.4 基于边缘相似性的鬼影检测法 | 第26-27页 |
| 3.1.5 其他检测方法 | 第27页 |
| 3.2 双向背景模型 | 第27-29页 |
| 3.3 运动目标状态分析 | 第29-31页 |
| 3.3.1 由静至动的运动状态分析 | 第29-30页 |
| 3.3.2 由动至静的运动状态分析 | 第30-31页 |
| 3.4 基于边缘信息的前景运动目标检测 | 第31-33页 |
| 3.4.1 边缘相似性定义 | 第31页 |
| 3.4.2 采用边缘相似性最终确定运动目标区域 | 第31-33页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第33-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 光照变化条件下的运动目标检测 | 第37-50页 |
| 4.1 光照突变检测的主要方法 | 第37页 |
| 4.2 光照变化模型 | 第37-43页 |
| 4.3 虚假前景估计 | 第43-48页 |
| 4.3.1 虚假前景估计的简要流程 | 第43-44页 |
| 4.3.2 光照突变预判 | 第44页 |
| 4.3.3 对比度差值模型 | 第44-46页 |
| 4.3.4 亮度比值模型 | 第46-47页 |
| 4.3.5 光照变化像素的背景模型更新 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
