| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 2 运动目标检测算法 | 第13-29页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第14-16页 |
| 2.2 背景差分法 | 第16-28页 |
| 2.3 本章总结 | 第28-29页 |
| 3 高斯模型法的改进 | 第29-47页 |
| 3.1 单高斯模型法的改进 | 第29-32页 |
| 3.2 混合高斯模型法的优缺点分析以及需要改进的地方 | 第32-33页 |
| 3.3 混合高斯模型法初始化的改进 | 第33-34页 |
| 3.4 混合高斯模型法更新机制的改进 | 第34-40页 |
| 3.5 混合高斯模型法对光照突变的适应能力的改进 | 第40-44页 |
| 3.6 加快改进后的混合高斯模型的运行速度 | 第44-46页 |
| 3.7 本章总结 | 第46-47页 |
| 4 阴影去除算法 | 第47-53页 |
| 4.1 阴影的特点 | 第47-49页 |
| 4.2 常见的阴影去除方法 | 第49-50页 |
| 4.3 基于HSV颜色空间的阴影去除方法 | 第50-52页 |
| 4.4 本章总结 | 第52-53页 |
| 5 过滤视频序列中的背景图像的系统 | 第53-57页 |
| 5.1 OpenCV简介 | 第53-54页 |
| 5.2 系统框架及演示效果 | 第54-56页 |
| 5.3 本章总结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |