| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 视频监控系统的发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的研究内容及国内外研究现状 | 第16-24页 |
| 1.3.1 视频超分辨率重建 | 第16-18页 |
| 1.3.2 阈值分割算法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 视频背景建模与目标检测 | 第19-23页 |
| 1.3.4 视频运动目标跟踪 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第24-25页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第25-26页 |
| 第2章 基于粒子滤波的视频超分辨率重建问题研究 | 第26-58页 |
| 2.1 视频图像超分辨率问题概述 | 第26-28页 |
| 2.2 粒子滤波算法 | 第28-34页 |
| 2.2.1 贝叶斯状态估计 | 第28-30页 |
| 2.2.2 基本粒子滤波算法 | 第30-34页 |
| 2.3 一种新的最优粒子滤波算法 | 第34-40页 |
| 2.3.1 Unscented卡尔曼滤波器 | 第35-36页 |
| 2.3.2 最优粒子滤波算法 | 第36-38页 |
| 2.3.3 对比试验 | 第38-40页 |
| 2.4 基于粒子滤波的视频超分辨率重建 | 第40-44页 |
| 2.4.1 重建步骤 | 第40-43页 |
| 2.4.2 实验和结果 | 第43-44页 |
| 2.5 相关算法的FPGA实现 | 第44-57页 |
| 2.5.1 硬件平台的设计 | 第45-47页 |
| 2.5.2 算法分析 | 第47-48页 |
| 2.5.3 算法的硬件加速 | 第48-49页 |
| 2.5.4 定制浮点运算指令 | 第49-50页 |
| 2.5.5 定制逻辑IP核 | 第50-56页 |
| 2.5.6 硬件加速测试 | 第56-57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第3章 复杂场景中的多阈值分割算法研究 | 第58-76页 |
| 3.1 阈值分割算法概述 | 第58-59页 |
| 3.2 多阈值OTSU算法 | 第59-63页 |
| 3.3 基于粒子群算法求解OTSU多阈值分割 | 第63-74页 |
| 3.3.1 基本粒子群算法 | 第63-66页 |
| 3.3.2 一种新的局部变异粒子群算法 | 第66-72页 |
| 3.3.3 局部变异粒子群算法求解OTSU多阈值分割 | 第72-74页 |
| 3.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第4章 动态场景中的背景建模算法研究 | 第76-88页 |
| 4.1 背景建模方法 | 第76-80页 |
| 4.1.1 背景差分法 | 第76-77页 |
| 4.1.2 帧间差分法 | 第77-79页 |
| 4.1.3 混合高斯模型 | 第79-80页 |
| 4.2 混合高斯模型存在的问题 | 第80-82页 |
| 4.3 基于改进高斯-差分模型的背景建模 | 第82-84页 |
| 4.3.1 差分中值背景建模与更新 | 第82-83页 |
| 4.3.2 差分中值背景阈值T的选取 | 第83-84页 |
| 4.3.3 高斯混合模型的自适应速率更新 | 第84页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第84-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 动态场景中运动目标跟踪算法研究 | 第88-110页 |
| 5.1 均值偏移算法Meanshift | 第89-94页 |
| 5.1.1 无参密度估计 | 第89-91页 |
| 5.1.2 Meanshift向量 | 第91-92页 |
| 5.1.3 基于Meanshift的目标跟踪 | 第92-94页 |
| 5.2 连续自适应均值偏移算法Camshift | 第94-97页 |
| 5.2.1 颜色概率分布和反向投影 | 第94页 |
| 5.2.2 均值偏移过程 | 第94-95页 |
| 5.2.3 Camshift算法 | 第95-97页 |
| 5.3 快速连续自适应均值偏移算法FCshift | 第97-104页 |
| 5.3.1 Camshift算法迭代次数估计 | 第98-101页 |
| 5.3.2 Camshift计算量的估计 | 第101-103页 |
| 5.3.3 Camshift优化搜索窗口的选择 | 第103-104页 |
| 5.4 实验及数据分析 | 第104-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第110-112页 |
| 6.1 工作总结 | 第110-111页 |
| 6.2 展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 攻读博士学位期间主要工作 | 第122-124页 |