| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 运动目标检测与分割 | 第18-28页 |
| 2.1 运动目标检测算法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 光流法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第19页 |
| 2.1.3 背景差分法 | 第19-21页 |
| 2.2 运动目标分割相关技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 形态学滤波 | 第21-24页 |
| 2.2.2 连通区域轮廓提取 | 第24-26页 |
| 2.2.3 形状描述符计算 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 背景建模算法研究 | 第28-40页 |
| 3.1 混合高斯背景建模 | 第28-30页 |
| 3.1.1 模型初始化 | 第28-29页 |
| 3.1.2 模型参数更新 | 第29-30页 |
| 3.1.3 背景模型选取及目标检测 | 第30页 |
| 3.2 码本背景建模 | 第30-33页 |
| 3.2.1 背景的码本表示 | 第30-31页 |
| 3.2.2 码本模型训练 | 第31-32页 |
| 3.2.3 码字剔除及目标检测 | 第32-33页 |
| 3.3 ViBe背景建模 | 第33-35页 |
| 3.3.1 初始模型建立 | 第33页 |
| 3.3.2 前景目标检测 | 第33-34页 |
| 3.3.3 背景模型更新 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于ViBe和纹理特征的运动目标检测算法 | 第40-52页 |
| 4.1 图像纹理模型 | 第40-42页 |
| 4.1.1 局部二值模式（LBP） | 第40-41页 |
| 4.1.2 中心对称局部二值模式（CSLBP） | 第41-42页 |
| 4.2 结合ViBe和纹理的目标检测算法设计与实现 | 第42-44页 |
| 4.2.1 改进的纹理描述算子 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于ViBe和纹理特征的背景建模 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 运动目标分割算法 | 第52-62页 |
| 5.1 基于固定阈值的目标分割算法 | 第52-54页 |
| 5.2 阈值自适应的目标分割算法 | 第54-57页 |
| 5.2.1 算法基本思想 | 第54页 |
| 5.2.2 阈值初始化 | 第54-56页 |
| 5.2.3 前景区域分类 | 第56-57页 |
| 5.2.4 阈值更新 | 第57页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |