| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第9-13页 |
| 1.2.1 研究的现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究的目的和内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究的目的 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究的内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 基于轮廓提取的视频压缩与还原系统总体方案设计 | 第16-27页 |
| 2.1 视频压缩技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 视频压缩的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 视频压缩编码的分类 | 第17-18页 |
| 2.1.3 视频编码的国际标准 | 第18-21页 |
| 2.2 基于轮廓提取的视频压缩与还原系统需求分析与设计原则 | 第21-23页 |
| 2.2.1 系统需求分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 系统设计原则 | 第22-23页 |
| 2.3 基于轮廓提取的视频压缩与还原系统总体结构 | 第23-25页 |
| 2.4 视频压缩与还原系统中的主要问题分析 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于轮廓提取的背景提取算法设计 | 第27-43页 |
| 3.1 轮廓提取技术 | 第27-28页 |
| 3.2 基于 GVF SNAKE 模型轮廓提取算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 Snake 算法原理 | 第28-30页 |
| 3.2.2 GVF Snake 算法 | 第30-34页 |
| 3.3 常见的背景提取算法模型 | 第34-35页 |
| 3.4 基于轮廓提取的背景提取算法设计 | 第35-37页 |
| 3.5 基于轮廓提取的背景提取算法实现 | 第37-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 运动物体检测及轨迹生成算法设计 | 第43-55页 |
| 4.1 运动物体检测以及运动物体的参数计算方法 | 第43-45页 |
| 4.1.1 运动物体检测及算法设计 | 第43-44页 |
| 4.1.2 运动物体追踪算法设计 | 第44-45页 |
| 4.1.3 运动物体参数计算的算法设计与实现 | 第45页 |
| 4.2 运动物体轨迹的生成 | 第45-49页 |
| 4.2.1 轨迹初始化 | 第46页 |
| 4.2.2 轨迹的生长 | 第46-47页 |
| 4.2.3 轨迹的选择 | 第47-48页 |
| 4.2.4 轨迹的连接 | 第48-49页 |
| 4.3 基于 GVF SNAKE 轮廓提取算法实现 | 第49-50页 |
| 4.4 运动物体检测及运动参数计算算法实现 | 第50-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 视频压缩与还原算法设计 | 第55-63页 |
| 5.1 视频压缩与还原算法设计 | 第55-59页 |
| 5.1.1 视频压缩与传输 | 第55-56页 |
| 5.1.2 视频还原 | 第56-57页 |
| 5.1.3 视频压缩与还原算法实现 | 第57-59页 |
| 5.2 视频压缩质量的评估 | 第59-62页 |
| 5.2.1 质量评估的方法 | 第59-60页 |
| 5.2.2 压缩质量评估 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论和展望 | 第63-65页 |
| 结论 | 第63页 |
| 不足和展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
