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自适应视觉背景更新的运动目标检测算法研究

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

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