基于光流场的复杂背景图像分割技术研究与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文的主要工作以及内容安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第17页 |
| 1.3.2 论文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 传统图像分割方法综述 | 第19-25页 |
| 2.1 基于区域的分割方法 | 第19-21页 |
| 2.2 基于边缘的分割方法 | 第21页 |
| 2.3 结合特定理论工具的分割方法 | 第21-23页 |
| 2.4 交互式分割 | 第23-25页 |
| 第3章 序列图像中运动目标检测与分割 | 第25-41页 |
| 3.1.帧差法的目标检测分割算法 | 第26-29页 |
| 3.2 背景差法的目标分割算法 | 第29-31页 |
| 3.3 光流法的目标检测分割算法 | 第31-37页 |
| 3.4 算法分析比较 | 第37-41页 |
| 第4章 基于运动信息的光流计算方法 | 第41-53页 |
| 4.1 基于灰度恒定的光流计算方法 | 第41-43页 |
| 4.2 基于梯度恒定的光流计算方法 | 第43-44页 |
| 4.3 基于Hessian矩阵常值的光流计算方法 | 第44-45页 |
| 4.4 改进的高精度光流计算方法 | 第45-49页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 第5章 基于改进光流场的图像分割 | 第53-71页 |
| 5.1 算法流程图 | 第53-54页 |
| 5.2 光流计算及预处理 | 第54-58页 |
| 5.2.1 基于改进光流法的光流计算 | 第54页 |
| 5.2.2 图像滤波处理 | 第54-55页 |
| 5.2.3 图像二值化 | 第55-58页 |
| 5.3 结合光流结果去交互过程的精准分割 | 第58-64页 |
| 5.3.1 图像颜色模型 | 第58-61页 |
| 5.3.2 GrabCut算法 | 第61-63页 |
| 5.3.3 结合光流结果去交互过程的精准分割 | 第63-64页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第64-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
