基于混合高斯建模的目标检测和光流法的方向判断
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 运动目标检测方法存在的困难 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 视频图像处理 | 第17-28页 |
| 2.1 图像颜色空间转换 | 第17-20页 |
| 2.1.1 RGB 颜色空间 | 第17-18页 |
| 2.1.2 HSV 颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.1.3 YUV(YCrCb)颜色空间 | 第19-20页 |
| 2.2 图像去噪 | 第20-24页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第21-22页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第22-24页 |
| 2.2.3 高斯滤波 | 第24页 |
| 2.3 图像二值化 | 第24-25页 |
| 2.4 图像形态学 | 第25-27页 |
| 2.4.1 腐蚀和膨胀 | 第25-26页 |
| 2.4.2 更通用的形态学 | 第26-27页 |
| 2.4.3 图像形态学在本文中的运用 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第28-43页 |
| 3.1 运动目标检测的基本方法 | 第28-33页 |
| 3.1.1 背景差分法 | 第28-30页 |
| 3.1.2 光流法 | 第30-32页 |
| 3.1.3 帧间差法 | 第32-33页 |
| 3.2 基于混合高斯背景建模的算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 简单地背景模型 | 第34页 |
| 3.2.2 单高斯背景模型 | 第34-35页 |
| 3.2.3 混合高斯背景建模 | 第35-38页 |
| 3.3 混合高斯背景建模的一些改进算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 学习速率的改进 | 第38-39页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于光流法的运动方向检测 | 第43-50页 |
| 4.1 运动方向检测的基本思想 | 第43页 |
| 4.2 角点 | 第43-46页 |
| 4.2.1 Harris 角点 | 第44页 |
| 4.2.2 SUSAN 角点 | 第44-46页 |
| 4.3 LK 光流法 | 第46-48页 |
| 4.4 改进的基于光流法的区域角点检测 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验系统设计与实现 | 第50-57页 |
| 5.1 实验系统结构设计和模块介绍 | 第50-52页 |
| 5.1.1 运动目标检测模块 | 第52页 |
| 5.1.2 运动方向检测模块 | 第52页 |
| 5.2 实验环境 | 第52页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65页 |
