| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 视频监控系统的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 运动目标检测算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 运动目标检测存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要工作及内容安排 | 第15-16页 |
| 2 运动目标检测算法 | 第16-28页 |
| 2.1 经典运动目标检测算法 | 第16-22页 |
| 2.1.1 光流法 | 第16-19页 |
| 2.1.1.1 HS算法 | 第17-18页 |
| 2.1.1.2 LK算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 帧间差分法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 背景建模法 | 第21-22页 |
| 2.2 基于高斯模型的背景建模算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 单高斯建模 | 第22-23页 |
| 2.2.2 混合高斯模型法 | 第23-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 CP3算法的运动目标检测 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 CP3背景建模基本原理 | 第28-40页 |
| 3.2.1 背景建模描述 | 第30-32页 |
| 3.2.2 线性相关像素对的统计 | 第32-34页 |
| 3.2.3 线性相关超像素对的阈值r(7)判定方法 | 第34-35页 |
| 3.2.4 K-means聚类算法 | 第35-37页 |
| 3.2.5 像素对的背景建模 | 第37-40页 |
| 3.3 CP3算法运动目标检测 | 第40-43页 |
| 3.3.1 像素对状态 | 第40-41页 |
| 3.3.2 决策函数 | 第41-43页 |
| 3.4 实验分析 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 基于SLIC和CP3算法的运动目标提取 | 第46-58页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 SLIC超像素分割算法 | 第46-47页 |
| 4.3 融合SLIC与CP3的运动目标目标检测 | 第47-51页 |
| 4.3.1 CPS算法背景建模 | 第47-49页 |
| 4.3.2 CPS方法目标检测 | 第49-51页 |
| 4.4 运动目标检测评价指标 | 第51页 |
| 4.5 实验结果比较与分析 | 第51-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文结论 | 第58-59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第65页 |