智能视频监控系统中基于GA的视频对象分割技术
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·智能视频监控的重要应用 | 第11-12页 |
| ·内容小结及论文章节安排 | 第12-14页 |
| 2 视频对象分割基础和算法 | 第14-36页 |
| ·图像分割定义 | 第14-15页 |
| ·图像分割方法 | 第15-26页 |
| ·阈值分割方法 | 第15-16页 |
| ·边缘检测 | 第16-20页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第20-22页 |
| ·基于数学形态学的图像分割 | 第22-26页 |
| ·视频对象的帧结构 | 第26页 |
| ·视频图像中的运动区域 | 第26-27页 |
| ·视频对象的分割方法 | 第27-34页 |
| ·空域分割 | 第27-28页 |
| ·时域分割 | 第28-34页 |
| ·基于时空联合的视频对象分割 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 遗传算法原理概述 | 第36-46页 |
| ·遗传算法概述 | 第36-38页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第38-41页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第41-43页 |
| ·模式定理 | 第41-42页 |
| ·积木块假设 | 第42页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的特点 | 第43页 |
| ·遗传算法应用于图像处理 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于遗传算法的视频对象分割算法 | 第46-61页 |
| ·基于遗传算法的最小误差法 | 第46-50页 |
| ·最小误差法原理 | 第46-47页 |
| ·采用遗传算法的最小误差法 | 第47-50页 |
| ·视频对象分割 | 第50-56页 |
| ·预处理 | 第51页 |
| ·二次帧差 | 第51-52页 |
| ·改进的遗传算法 | 第52-55页 |
| ·运动区域阈值的获取 | 第55-56页 |
| ·基于阈值的分割操作 | 第56-60页 |
| ·阈值的获取 | 第56-58页 |
| ·形态学后处理 | 第58-59页 |
| ·结果分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 工作总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第68页 |
