视频监控中的运动对象分割技术研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·视频监控的主要应用 | 第11-12页 |
| ·视频对象分割的概念 | 第12-14页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 视频监控中的运动对象分割技术概述 | 第16-26页 |
| ·基于时空的视频对象分割算法 | 第16-22页 |
| ·时域分割法 | 第16-19页 |
| ·空域分割法 | 第19-21页 |
| ·时空域分割法 | 第21-22页 |
| ·基于运动的视频对象分割 | 第22-23页 |
| ·基于光流法的分割 | 第22页 |
| ·参数化方法 | 第22-23页 |
| ·交互式视频对象分割 | 第23-24页 |
| ·视频对象分割技术的评价标准 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 结合高斯分布和LK光流法的分割算法研究 | 第26-39页 |
| ·光流法的基本原理 | 第26-27页 |
| ·光流法的主要算法 | 第27-32页 |
| ·基于梯度的光流法 | 第27-29页 |
| ·基于LK的光流法 | 第29-30页 |
| ·基于块匹配的光流法 | 第30-32页 |
| ·结合高斯分布和LK光流法的分割算法 | 第32-36页 |
| ·Gaussian金字塔 | 第33-34页 |
| ·Gaussian分布 | 第34-35页 |
| ·水平垂直双向扫描填充 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于混合高斯模型的分割算法研究 | 第39-46页 |
| ·背景模型概述 | 第39-40页 |
| ·基于混合高斯模型的视频对象分割算法 | 第40-42页 |
| ·单高斯背景建模 | 第40页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第40-41页 |
| ·初始背景帧的产生 | 第41-42页 |
| ·混合高斯模型的匹配和更新 | 第42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于混合高斯模型的自适应阴影检测算法研究 | 第46-61页 |
| ·颜色空间 | 第46-51页 |
| ·RGB颜色空间 | 第47-48页 |
| ·HSV颜色空间 | 第48-49页 |
| ·CIE LUV颜色空间 | 第49页 |
| ·颜色空间的相互转换 | 第49-51页 |
| ·阴影的检测算法 | 第51-53页 |
| ·RGB颜色空间的阴影检测 | 第52-53页 |
| ·HSV颜色空间的阴影检测 | 第53页 |
| ·颜色空间的选择 | 第53-54页 |
| ·基于混合高斯模型的自适应阴影检测算法 | 第54-57页 |
| ·算法的思想 | 第56页 |
| ·算法的描述 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间公开发表(录用)的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 详细摘要 | 第69-71页 |
