基于时变滤波器的复杂动态背景提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 背景提取需克服的难点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 动态背景提取相关理论基础 | 第18-38页 |
| 2.1 背景提取方法基本分类 | 第18页 |
| 2.2 影响动态背景提取的视频环境因素 | 第18-20页 |
| 2.3 基础性前景检测方法 | 第20-22页 |
| 2.4 参数统计学算法的背景建模 | 第22-27页 |
| 2.4.1 高斯法背景提取 | 第22-26页 |
| 2.4.2 贝叶斯估计法 | 第26-27页 |
| 2.5 基于贝叶斯法的动态模型预测 | 第27-29页 |
| 2.6 非参数统计模型及其动态性能 | 第29-37页 |
| 2.6.1 非参数统计方法 | 第29-30页 |
| 2.6.2 非参数密度统计 | 第30-32页 |
| 2.6.3 直方图非参数密度统计 | 第32-35页 |
| 2.6.4 核密度估计法 | 第35-36页 |
| 2.6.5 参数与非参数方法的动态性能分析 | 第36-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于时变滤波器的动态背景提取 | 第38-52页 |
| 3.1 时变滤波器算法流程 | 第38-39页 |
| 3.2 样本的预处理 | 第39-42页 |
| 3.2.1 图像去噪 | 第39-40页 |
| 3.2.2 连通域分析 | 第40-42页 |
| 3.3 基于双阈值核密度法的样本采样 | 第42-45页 |
| 3.3.1 阈值T1的设定 | 第42-44页 |
| 3.3.2 核密度条件转移概率及阈值T2的设定 | 第44-45页 |
| 3.4 背景空间投影法 | 第45-47页 |
| 3.4.1 采样样本空间建立 | 第45-46页 |
| 3.4.2 采样样本空间投影 | 第46-47页 |
| 3.5 基于时变滤波器的背景更新 | 第47-51页 |
| 3.5.1 选择性更新与盲更新 | 第47-48页 |
| 3.5.2 短期更新与长期更新 | 第48页 |
| 3.5.3 基于改进的VIBE动态背景更新 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 背景提取实验及结果分析 | 第52-67页 |
| 4.1 实验介绍 | 第52-53页 |
| 4.1.1 实验环境及方法 | 第52-53页 |
| 4.1.2 实验帧数的选择 | 第53页 |
| 4.2 陆地环境动态视频分析 | 第53-56页 |
| 4.3 动态背景更新改进 | 第56页 |
| 4.4 水面动态视频分析 | 第56-60页 |
| 4.5 实验评价 | 第60-66页 |
| 4.5.1 精确度评价 | 第60-63页 |
| 4.5.2 背景图像质量评价 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
