运动目标检测的光流场分割算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于运动补偿的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于运动分割的方法 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 光流场估计及相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 光流估计基本模型 | 第16-17页 |
| 2.2 光流计算方法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 基于梯度的方法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于匹配的方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于能量的方法 | 第19页 |
| 2.2.4 基于相位的方法 | 第19页 |
| 2.3 光流场技术目前存在的主要问题 | 第19-22页 |
| 2.3.1 孔径问题 | 第20页 |
| 2.3.2 光流计算基本等式的不连续性 | 第20-21页 |
| 2.3.3 光流场估计对亮度变化的敏感性 | 第21页 |
| 2.3.4 光流场估计的大位移问题 | 第21-22页 |
| 2.3.5 光流算法实时性问题 | 第22页 |
| 2.4 光流场可视化方案 | 第22-24页 |
| 2.5 光流场质量评价 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于匹配的稀疏光流算法 | 第26-38页 |
| 3.1 基于特征点匹配的光流计算 | 第26-29页 |
| 3.1.1 SUSAN特征提取 | 第26-28页 |
| 3.1.2 SUSAN角点匹配 | 第28-29页 |
| 3.2 基于块匹配的光流计算 | 第29-36页 |
| 3.2.1 匹配准则 | 第30-31页 |
| 3.2.2 改进的匹配准则 | 第31-32页 |
| 3.2.3 相似块搜索策略 | 第32-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 总变差一范数稠密光流算法 | 第38-52页 |
| 4.1 总变差一范数光流模型 | 第38-43页 |
| 4.1.1 数据项 | 第38-40页 |
| 4.1.2 先验项 | 第40-42页 |
| 4.1.3 模型构建 | 第42-43页 |
| 4.2 连续优化方法 | 第43-44页 |
| 4.3 模型的数值计算方法 | 第44-51页 |
| 4.3.1 多尺度运动估计 | 第44-47页 |
| 4.3.2 外层不动点迭代 | 第47-48页 |
| 4.3.3 内层不动点迭代 | 第48页 |
| 4.3.4 多通道表示 | 第48-49页 |
| 4.3.5 梯度、散度离散近似 | 第49页 |
| 4.3.6 SOR迭代 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于光流场分割的运动目标提取 | 第52-58页 |
| 5.1 全局运动参数及求解方法 | 第52-53页 |
| 5.1.1 光流场聚类算法 | 第52-53页 |
| 5.1.2 全局运动参数求解 | 第53页 |
| 5.2 分割算法 | 第53-56页 |
| 5.2.1 特征点光流分割 | 第53-54页 |
| 5.2.2 块光流分割 | 第54-56页 |
| 5.2.3 稠密光流场分割 | 第56页 |
| 5.3 形态学运算 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 对比试验与分析 | 第58-70页 |
| 6.1 算法实现 | 第58-62页 |
| 6.1.1 BMD算法 | 第58-61页 |
| 6.1.2 TV-L~1D算法 | 第61-62页 |
| 6.2 光流场估计精度 | 第62-64页 |
| 6.3 目标完整性 | 第64-66页 |
| 6.4 检测效率 | 第66-68页 |
| 6.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第七章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 主要工作 | 第70页 |
| 7.2 创新点 | 第70-71页 |
| 7.3 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录 | 第80页 |
| 附录A 攻读学位期间的主要科研工作 | 第80页 |
