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基于彩色的微分光流估计及运动目标检测技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-29页
   ·课题的目的和意义第13-14页
   ·光流的基本概念第14-16页
     ·光流第14-15页
     ·光流的梯度约束方程第15页
     ·孔径问题第15-16页
   ·光流计算技术国内外研究现状第16-26页
     ·微分光流算法第17-19页
     ·匹配光流算法第19-21页
     ·能量光流算法第21-22页
     ·相位光流算法第22页
     ·小波光流算法第22-24页
     ·彩色光流算法第24-26页
   ·运动目标检测技术国内外研究现状第26-27页
   ·本文主要研究内容第27-29页
第2章 基于色彩梯度恒常性的光流估计方法第29-54页
   ·基于亮度恒常假设的微分光流算法第29-36页
     ·Horn-Schunck光流算法第29-32页
     ·Lucas-Kanade光流算法第32-33页
     ·Nagel光流算法第33-35页
     ·Tretiak高阶光流算法第35-36页
   ·基于彩色的微分光流算法第36-43页
     ·Lambertian表面第37-38页
     ·颜色模型第38-40页
     ·灰度一致性方法第40-41页
     ·色彩一致性方法第41-43页
   ·基于色彩梯度的微分光流算法第43-46页
     ·色彩梯度第43-45页
     ·基于色彩梯度恒常性的光流求解第45-46页
   ·误差测量第46-47页
   ·实验与分析第47-53页
     ·street合成图像序列实验第47-51页
     ·vipmen真实图像序列实验第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第3章 基于混合模型的彩色光流估计方法第54-71页
   ·一种改进的彩色微分光流估计算法第55-63页
     ·灰度突变第55-56页
     ·彩色光流估计可靠性判定第56-57页
     ·算法实现第57-59页
     ·实验与分析第59-63页
   ·局部与全局相结合的彩色光流混合模型估计第63-70页
     ·彩色Lucas-Kanade光流算法第63页
     ·彩色Horn-Schunck光流算法第63-64页
     ·局部与全局相结合的光流混合计算模型第64-67页
     ·实验与分析第67-70页
   ·本章小结第70-71页
第4章 基于复小波的彩色光流估计方法第71-93页
   ·小波变换第72-84页
     ·连续小波变换第72-73页
     ·离散小波变换第73-74页
     ·多分辨率分析第74-77页
     ·Mallat算法第77-80页
     ·图像的小波变换第80-84页
   ·复小波光流求解第84-87页
     ·离散小波的移变性第84页
     ·复值小波变换第84-85页
     ·小波光流求解第85-87页
     ·多尺度计算第87页
   ·复小波彩色光流求解第87-89页
   ·实验与分析第89-92页
     ·street合成图像序列实验第89-91页
     ·vipmen真实图像序列实验第91-92页
   ·本章小结第92-93页
第5章 基于光流场与水平集的运动目标检测第93-114页
   ·光流场分割第93-98页
     ·运动内极限约束第93-95页
     ·基于Kmeans的光流场分割第95-98页
   ·基于水平集的运动目标检测第98-106页
     ·曲线演化第98-101页
     ·水平集方法第101-103页
     ·水平集方程的数值求解第103-105页
     ·水平集函数演化的快速算法第105-106页
   ·实验与分析第106-112页
     ·street合成图像序列实验第107-108页
     ·vipmen真实图像序列实验第108-110页
     ·多目标真实图像序列实验第110-112页
   ·本章小结第112-114页
结论第114-117页
参考文献第117-131页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第131-132页
致谢第132-133页
个人简历第133页

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