中文摘要 | 第1-11页 |
Abstract | 第11-14页 |
第一章 绪论 | 第14-32页 |
·课题研究的背景和意义 | 第14-16页 |
·相关技术的发展动态与研究进展 | 第16-28页 |
·数字视频的运动分析与对象分割技术的研究动态 | 第17-23页 |
·数字视频的高效表征、压缩与传输技术的研究动态 | 第23-28页 |
·本论文的主要研究工作与论文内容的安排 | 第28-32页 |
·本论文的主要研究工作和创新点 | 第28-30页 |
·本论文的内容安排 | 第30-32页 |
第二章 数字视频的运动分析模型 | 第32-47页 |
·观察空间中三维物体的运动模型 | 第32-34页 |
·刚体的三维运动模型及其运动场 | 第32-33页 |
·非刚体的三维运动模型及其运动场 | 第33-34页 |
·摄像机二维成像模型 | 第34-36页 |
·透视投影模型 | 第34-35页 |
·正交投影模型 | 第35-36页 |
·成像空间中二维运动场模型 | 第36-46页 |
·成像空间中运动场的参数模型 | 第37-41页 |
·数字视频序列中典型的运动场分析技术 | 第41-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第三章 数字视频中运动场求解的组合与逼近式光流分析技术 | 第47-63页 |
·光流方程及典型的光流场求解方法 | 第47-50页 |
·数字视频中光流场运动估计的高阶项影响分析 | 第50-52页 |
·基于预补偿的高速运动目标的组合光流分析技术 | 第52-55页 |
·光流计算中的时域微分估计误差分析 | 第55-57页 |
·数字视频序列的逼近式光流分析技术 | 第57-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第四章 视频序列的背景估计与合成技术 | 第63-79页 |
·数字视频的背景与前景分解描述模型 | 第63-65页 |
·摄像机静止时定场景视频序列背景估计 | 第65-70页 |
·摄像机运动时视频序列的全局运动估计与全景背景合成 | 第70-73页 |
·平面与非平面背景在运动摄像机观察视频序列中的可补偿性分析 | 第73-77页 |
·数字视频基于层次背景表征的压缩编码 | 第77-78页 |
·本章小结 | 第78-79页 |
第五章 定轨道区域运动目标流分析技术 | 第79-90页 |
·视频序列定轨道区域运动目标流分析技术的基本框架 | 第79-80页 |
·基于区域背景估计的运动目标检测与分割技术 | 第80-83页 |
·时空位置与灰度特征组合相似性算子与运动目标跟踪 | 第83-85页 |
·大视场观察条件下运动目标流按轨道的分解 | 第85-86页 |
·小视场观察条件下运动目标个体的特定空间位置采样 | 第86-89页 |
·本章小结 | 第89-90页 |
第六章 滑动窗口式三维Watershed视频分割技术 | 第90-99页 |
·Watershed算法的基本原理 | 第90-91页 |
·三维Watershed算法与视频分割 | 第91-93页 |
·滑动窗口式三维Watershed算法实现视频分割 | 第93-97页 |
·实验及结果 | 第97-98页 |
·本章小结 | 第98-99页 |
第七章 数字视频序列的时域非均匀亚采样技术 | 第99-113页 |
·数字视频序列的高效表征与时域亚采样 | 第99-100页 |
·基于运动变化信息熵最大化的视频序列时域亚采样 | 第100-106页 |
·保持应用特征信息的视频序列时域亚采样 | 第106-112页 |
·本章小结 | 第112-113页 |
第八章 任意子空域数据丢失的图像重建技术 | 第113-131页 |
·矩形区域丢失图像信息的自适应重建 | 第114-121页 |
·基于人眼视觉特性的任意形状区域丢失图像信息的重建 | 第121-128页 |
·丢失图像信息的重建技术的应用前景 | 第128-129页 |
·本章小结 | 第129-131页 |
第九章 基于丢失重建的信道自适应数字图像序列的压缩存储与传输 | 第131-145页 |
·引言 | 第131-132页 |
·基于规律性主动块丢弃的信道自适应数字图像传输技术 | 第132-138页 |
·基于信息冗余度排序的主动块标记与丢弃的数字图像压缩技术 | 第138-144页 |
·本章小结 | 第144-145页 |
第十章 全文总结 | 第145-149页 |
参考文献 | 第149-157页 |
作者攻读博士学位期间已经发表和录用的学术论文 | 第157-158页 |
作者攻读博士学位期间撰写的技术报告 | 第158-159页 |
作者简历 | 第159-160页 |
致谢 | 第160页 |