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基于角点的相机干扰检测

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·相机干扰检测问题的提出及意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
     ·像素域的场景变化检测第13-14页
     ·压缩域的场景变化检测第14-15页
   ·本文主要研究内容及结构安排第15-17页
     ·本文的主要研究内容第15-16页
     ·本文的结构安排第16-17页
第二章 视频场景变化检测方法研究第17-39页
   ·基于像素处理的场景变化检测第17-20页
     ·直接灰度差方法第17-18页
     ·改进的灰度差方法第18-19页
     ·直方图匹配法第19-20页
     ·改进的直方图匹配法第20页
   ·基于代数运算的场景变化检测第20-23页
     ·图像差分法第20-22页
     ·灰度比值法第22页
     ·图像回归法第22-23页
   ·基于结构特征分析的场景变化检测第23-29页
     ·边缘特征第23-24页
     ·纹理特征第24-27页
     ·微分结构描述子第27-29页
   ·像素域场景变化的判定方法第29-31页
     ·改进的双阈值比较法第29-30页
     ·模糊聚类算法第30页
     ·B 样条拟合法第30-31页
   ·基于压缩域的场景变化检测第31-37页
     ·SAD 和算法第32页
     ·帧间预测宏块算法第32-33页
     ·宏块预测模式选择算法第33-36页
     ·基于H.264/AVC 的场景渐变检测第36-37页
   ·本章小结第37-39页
第三章 基于角点的图像描述函数的建立第39-62页
   ·角点检测综述第39-42页
     ·角点的定义第39-40页
     ·角点检测算法评价标准第40-41页
     ·角点检测技术的应用第41-42页
   ·直接提取角点的算法第42-44页
     ·基于模板的角点检测算法第42-43页
     ·基于拓扑的角点检测算子第43-44页
   ·基于边缘提取的角点检测算法第44-49页
     ·基于边缘曲率的角点检测算法第44-45页
     ·基于边界链码的角点检测算法第45-46页
     ·基于小波变换的角点检测算法第46-47页
     ·CSS 角点检测算法第47-49页
   ·基于图像灰度的角点检测算法第49-57页
     ·Moravec 算子第49-50页
     ·Harris 角点检测算法第50-52页
     ·Susan 角点检测算法第52-54页
     ·Mic 角点检测算法第54-57页
   ·基于SUSAN 角点的图像特征函数的建立第57-61页
     ·自适应SUSAN 角点检测算法第58-59页
     ·快速SUSAN 角点算法第59-60页
     ·定义图像特征函数第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第四章 相机干扰检测及实验分析第62-77页
   ·相机干扰检测第62-65页
   ·实验及分析第65-74页
     ·遮挡干扰分析第65-69页
     ·转动干扰分析第69-72页
     ·抗噪能力分析第72-74页
   ·阈值的选取第74-75页
   ·本章小结第75-77页
第五章 总结与展望第77-79页
   ·工作总结第77-78页
   ·研究展望第78-79页
参考文献第79-83页
致谢第83-84页
攻读硕士期间已发表或录用的论文第84页

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