| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究内容与章节安排 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10页 |
| ·章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 数字图像处理 | 第12-22页 |
| ·前言 | 第12页 |
| ·颜色模型 | 第12-14页 |
| ·RGB模型 | 第12-13页 |
| ·HSV模型 | 第13-14页 |
| ·YUV模型 | 第14页 |
| ·图像预处理 | 第14-19页 |
| ·中值滤波 | 第14-16页 |
| ·均值滤波 | 第16-18页 |
| ·高斯滤波 | 第18-19页 |
| ·形态学处理 | 第19-21页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第19-20页 |
| ·开运算与闭运算 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 运动目标检测算法 | 第22-34页 |
| ·帧间差分法 | 第22-24页 |
| ·光流法 | 第24-27页 |
| ·背景差分法 | 第27-29页 |
| ·背景差分法的理论与实现 | 第27-28页 |
| ·常见的背景查分法 | 第28-29页 |
| ·基于码书模型的背景差分法 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于混合高斯模型的背景差分法及改进 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于混合高斯模型的背景差分法 | 第34-41页 |
| ·单高斯模型基本原理 | 第34-36页 |
| ·混合高斯模型基本原理 | 第36-38页 |
| ·实验与分析 | 第38-41页 |
| ·混合高斯模型算法的改进与仿真 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 融合边缘检测与混合高斯模型的运动目标检测算法 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·相关理论 | 第46-50页 |
| ·边缘检测 | 第46-49页 |
| ·图像金字塔 | 第49-50页 |
| ·融合边缘检测与混合高斯模型的运动目标检测算法与仿真 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文工作总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |