| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·运动目标检测难点 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 简单减背景方法研究 | 第16-31页 |
| ·OpenCV 和实验环境介绍 | 第16-17页 |
| ·视频帧预处理 | 第17页 |
| ·简单的背景模型 | 第17-21页 |
| ·相邻帧间差分法 | 第18-19页 |
| ·固定背景帧差分法 | 第19-20页 |
| ·运行期均值法 | 第20-21页 |
| ·背景差分与帧间差分相结合的自适应阈值运动目标检测方法 | 第21-26页 |
| ·最大类间方差阈值分割（OTSU） | 第22-24页 |
| ·背景模型的建立与更新 | 第24-25页 |
| ·实验结果分析 | 第25-26页 |
| ·图像后处理 | 第26-30页 |
| ·形态学开、闭操作 | 第26-28页 |
| ·连通域分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 改进的混合高斯模型运动目标检测方法 | 第31-49页 |
| ·传统混合高斯模型 | 第31-37页 |
| ·混合高斯模型理论基础 | 第32-34页 |
| ·混合高斯背景模型初始化 | 第34页 |
| ·混合高斯背景模型的更新 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| ·改进的混合高斯模型 | 第37-41页 |
| ·传统混合高斯模型存在的不足 | 第37-38页 |
| ·场景变化率 | 第38-39页 |
| ·自适应高斯模型个数 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-41页 |
| ·移动阴影检测与抑制 | 第41-48页 |
| ·阴影检测基础 | 第41-42页 |
| ·HSV 空间阴影检测理论 | 第42-44页 |
| ·RGB 空间阴影检测理论 | 第44-46页 |
| ·RGB 空间中基于改进混合高斯模型的阴影检测 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于随机策略的运动目标检测 | 第49-61页 |
| ·背景建模及更新过程 | 第49-53页 |
| ·背景模型的建立 | 第50-52页 |
| ·背景模型的初始化 | 第52页 |
| ·背景模型的更新 | 第52-53页 |
| ·移动阴影、空洞、幻影抑制机制分析 | 第53-55页 |
| ·系统参数确定 | 第55-57页 |
| ·实验情况对比分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 简易运动目标检测系统的实现 | 第61-74页 |
| ·系统硬件组成 | 第61-62页 |
| ·Directshow 开发基础 | 第62-65页 |
| ·过滤器 | 第63页 |
| ·过滤器图表管理器 | 第63-64页 |
| ·媒体类型 | 第64-65页 |
| ·基于 Directshow 的视频采集模块 | 第65-69页 |
| ·枚举视频采集设备 | 第65-66页 |
| ·视频采集参数设置 | 第66页 |
| ·构建过滤器图表管理器及引脚连接 | 第66-67页 |
| ·图片抓取及格式转换 | 第67-69页 |
| ·运动目标检测模块 | 第69-71页 |
| ·界面可视化模块 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第81页 |