| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究意义及背景 | 第10-11页 |
| 1.2 面向视频传感器网络的视频压缩算法的发展综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 视频传感器网络的发展现状及相关技术 | 第11-14页 |
| 1.2.2 视频压缩的相关技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作和组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 基于改进的混合高斯背景建模 | 第18-30页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 运动目标检测的相关技术 | 第18-21页 |
| 2.2.1 帧间差分法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 光流法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 背景差分法 | 第20-21页 |
| 2.3 典型的背景建模方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 平均背景模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 ViBe 背景模型 | 第22-23页 |
| 2.3.3 单高斯背景模型 | 第23-24页 |
| 2.4 改进的混合高斯背景建模 | 第24-28页 |
| 2.4.1 混合高斯背景模型 | 第24-26页 |
| 2.4.2 混合高斯模型的改进 | 第26-27页 |
| 2.4.3 算法改进前后效果的对比 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 视频运动对象的分割 | 第30-42页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 假设检验的基本原理 | 第30-31页 |
| 3.3 背景噪声模型的分析 | 第31-32页 |
| 3.4 基于宏块分类的检测方法 | 第32-36页 |
| 3.4.1 宏块分类检测的原理 | 第32-34页 |
| 3.4.2 宏块大小的选取 | 第34-35页 |
| 3.4.3 阈值的选取 | 第35页 |
| 3.4.4 宏块的分类 | 第35-36页 |
| 3.4.5 建立纯背景图像和提取运动对象 | 第36页 |
| 3.5 形态学后处理与实验结果分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 数学形态学 | 第36-38页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 视频压缩算法设计 | 第42-52页 |
| 4.1 概述 | 第42页 |
| 4.2 MPEG-4 视频压缩编码技术 | 第42-45页 |
| 4.2.1 MPEG-4 标准的介绍 | 第42-43页 |
| 4.2.2 MPEG-4 标准的关键技术 | 第43-45页 |
| 4.3 MPEG-4 编码器的选择 | 第45-46页 |
| 4.3.1 常用 MPEG-4 编码器 | 第45页 |
| 4.3.2 XviD 编码器的参数设置 | 第45-46页 |
| 4.4 面向视频传感器网络的视频压缩编码 | 第46-51页 |
| 4.4.1 算法流程和编码框架 | 第46-48页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结及展望 | 第52-54页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 详细摘要 | 第61-64页 |