| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景 | 第9-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究存在问题 | 第14页 |
| ·本文的工作内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 运动目标检测相关技术 | 第16-27页 |
| ·帧间差分法 | 第16-18页 |
| ·光流法 | 第18-19页 |
| ·背景差分法与复杂环境建模 | 第19-26页 |
| ·复杂环境背景建模 | 第20-21页 |
| ·高斯混合模型 | 第21-23页 |
| ·背景的聚类模型 | 第23-24页 |
| ·背景的贝叶斯分类建模 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于聚类的非参数核密度背景建模研究 | 第27-45页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·非参数核密度背景建模算法 | 第27-32页 |
| ·非参数核密度估计 | 第29-30页 |
| ·核带宽估计 | 第30-31页 |
| ·虚警抑制 | 第31-32页 |
| ·基于聚类的非参数核密度算法 | 第32-38页 |
| ·聚类学习 | 第32-34页 |
| ·目标检测与聚类更新 | 第34-36页 |
| ·阈值的选取 | 第36页 |
| ·阴影抑制 | 第36-38页 |
| ·时间与背景差分预处理 | 第38-42页 |
| ·最小平方中值算法（LMedS） | 第39页 |
| ·自适应LMedS 阈值算法 | 第39-41页 |
| ·参考背景保持 | 第41-42页 |
| ·算法流程 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于TMS320DM642 的算法移植和优化 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于DM642 的运动目标检测系统 | 第45-48页 |
| ·程序移植 | 第48-49页 |
| ·算法的优化 | 第49-53页 |
| ·指数运算优化 | 第49-51页 |
| ·Cache 级优化 | 第51-52页 |
| ·代码优化 | 第52-53页 |
| ·调用TI 的图像处理库函数 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第55-71页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·MATLAB 仿真结果与分析 | 第55-65页 |
| ·前景提取效果 | 第56-62页 |
| ·目标相似度检测 | 第62-63页 |
| ·计算时间 | 第63-64页 |
| ·虚警率检测 | 第64-65页 |
| ·时间背景差分的预处理 | 第65-67页 |
| ·DSP 硬件实现与结果分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第78页 |