摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 运动目标检测的研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.3 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
第2章 运动目标检测算法基础 | 第17-31页 |
2.1 经典背景建模法 | 第17-26页 |
2.1.1 码本背景模型 | 第18-21页 |
2.1.2 视觉背景提取算法 | 第21-23页 |
2.1.3 基于像素自适应分割算法 | 第23-26页 |
2.2 常见纹理特征描述算子 | 第26-29页 |
2.2.1 局部二值模式 | 第26-27页 |
2.2.2 局部三值模式 | 第27-28页 |
2.2.3 尺度不变局部三值模式 | 第28-29页 |
2.3 经典背景建模法的仿真实验 | 第29-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第3章 结合时空域信息的视觉背景提取算法研究 | 第31-46页 |
3.1 ViBe算法的缺陷 | 第31页 |
3.2 改进ViBe算法流程 | 第31-33页 |
3.3 结合时空域信息的改进算法 | 第33-37页 |
3.3.1 基于时空域信息建模 | 第33-34页 |
3.3.2 分割阈值的自适应选取 | 第34-36页 |
3.3.3 背景模型的动态更新 | 第36-37页 |
3.4 改进ViBe算法的仿真实验 | 第37-45页 |
3.4.1 消除鬼影仿真实验 | 第40-41页 |
3.4.2 抑制光照变化仿真实验 | 第41-43页 |
3.4.3 多场景仿真实验与性能分析 | 第43-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第4章 结合LBSP算子与局部灵敏度的检测算法研究 | 第46-59页 |
4.1 基于纹理特征的背景建模法 | 第46-48页 |
4.2 自适应调整的LBSP描述算子 | 第48-50页 |
4.3 基于局部灵敏度的检测算法 | 第50-53页 |
4.4 结合LBSP算子与局部灵敏度算法的仿真实验 | 第53-58页 |
4.4.1 间歇性闪烁像素实验 | 第53-55页 |
4.4.2 复杂背景下检测不完整实验 | 第55-58页 |
4.5 本章小结 | 第58-59页 |
第5章 运动目标检测系统的设计与实现 | 第59-65页 |
5.1 运动目标检测系统设计 | 第59-61页 |
5.2 运动目标检测系统实现 | 第61-64页 |
5.3 本章小结 | 第64-65页 |
第6章 结论及未来工作展望 | 第65-67页 |
6.1 结论 | 第65-66页 |
6.2 未来工作展望 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第73页 |