智能视频监控中的运动目标检测相关技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容和组织机构 | 第13-14页 |
| 第二章 运动目标检测的相关技术研究 | 第14-25页 |
| ·图像预处理 | 第14-19页 |
| ·颜色模型分析 | 第14-17页 |
| ·灰度化 | 第17页 |
| ·消除噪声 | 第17-19页 |
| ·二值化 | 第19页 |
| ·运动目标检测常用算法 | 第19-24页 |
| ·运动目标检测算法概述 | 第19-23页 |
| ·三种常用的运动目标检测方法的比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 一种新的混合运动目标检测算法 | 第25-44页 |
| ·概述 | 第25-26页 |
| ·相关研究工作 | 第26-27页 |
| ·算法思想 | 第27页 |
| ·算法的理论基础 | 第27-33页 |
| ·混合高斯模型 | 第27-30页 |
| ·边缘检测法 | 第30-32页 |
| ·连续帧间差分法 | 第32-33页 |
| ·算法实现过程 | 第33-37页 |
| ·连续帧间差分法与边缘检测法的融合 | 第33-34页 |
| ·边缘检测法与混合高斯模型相结合 | 第34-35页 |
| ·整体算法描述 | 第35页 |
| ·阴影抑制 | 第35-36页 |
| ·形态学处理 | 第36-37页 |
| ·实验结果对比 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于多源信息的运动目标阴影检测 | 第44-56页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·阴影的特点 | 第45页 |
| ·基于HSV颜色空间与光学不变性的阴影检测 | 第45-48页 |
| ·基于HSV颜色空间的阴影检测 | 第45-47页 |
| ·基于光学不变的阴影检测 | 第47-48页 |
| ·基于HSV颜色空间与光学不变的二重阴影检测算法 | 第48页 |
| ·基于LBP纹理的阴影检测 | 第48-50页 |
| ·LBP纹理模型 | 第48-49页 |
| ·LBP纹理的光照不变性 | 第49页 |
| ·基于LBP纹理的阴影检测 | 第49-50页 |
| ·基于多源信息的阴影检测算法详细步骤 | 第50-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
