基于压缩传感的背景差分方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·压缩传感及背景差分方法的研究现状 | 第10-15页 |
| ·压缩传感的研究现状 | 第10-14页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第10-11页 |
| ·测量矩阵 | 第11-12页 |
| ·重构算法 | 第12-14页 |
| ·压缩传感的热点及应用 | 第14页 |
| ·背景差分方法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 压缩传感理论研究及相关应用 | 第17-32页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·压缩传感基本理论 | 第18-30页 |
| ·压缩传感的数学模型 | 第19-20页 |
| ·信号的稀疏性或可压缩性 | 第20-22页 |
| ·测量矩阵设计 | 第22-25页 |
| ·RIP 限制等容性原则 | 第22-23页 |
| ·非相关性原则 | 第23页 |
| ·常见测量矩阵 | 第23-25页 |
| ·重构算法设计 | 第25-30页 |
| ·最小 l1范数法 | 第26-27页 |
| ·逐步正交匹配追踪算法(StOMP) | 第27-28页 |
| ·稀疏自适应匹配追踪算法(SAMP) | 第28页 |
| ·迭代阈值法 | 第28-29页 |
| ·最小全变分法 | 第29-30页 |
| ·压缩传感的应用 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 运动目标检测背景差分方法 | 第32-40页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·运动目标检测算法 | 第32-36页 |
| ·光流法 | 第33-34页 |
| ·相邻帧间差法 | 第34页 |
| ·背景差分法 | 第34-36页 |
| ·背景差分方法研究 | 第36-39页 |
| ·中值背景模型 | 第36页 |
| ·均值背景模型 | 第36-37页 |
| ·单高斯分布模型 | 第37页 |
| ·混合高斯模型 | 第37-38页 |
| ·非参数模型 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于压缩传感的背景差分方法 | 第40-57页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·背景差分图像的稀疏表示 | 第41-46页 |
| ·背景图像测量 | 第46-51页 |
| ·基于压缩传感的背景差分 | 第51-53页 |
| ·背景图像模型 | 第51-52页 |
| ·压缩传感的目标检测 | 第52-53页 |
| ·前景图像重构 | 第53页 |
| ·自适应背景更新 | 第53-54页 |
| ·仿真实验 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
