| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| §1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| §1.2 视频对象分割技术的发展 | 第9-11页 |
| §1.3 课题主要研究内容 | 第11-12页 |
| §1.4 论文内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 视频对象分割技术 | 第13-28页 |
| §2.1 视频对象分割技术基础 | 第13-18页 |
| §2.2 视频对象分割技术的分类 | 第18-19页 |
| §2.3 自动视频对象分割技术 | 第19-25页 |
| §2.4 半自动视频对象分割技术 | 第25-27页 |
| §2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于像素最小距离准则的视频对象时域分割技术 | 第28-39页 |
| §3.1 概述 | 第28-29页 |
| §3.2 利用减背景法进行视频对象分割 | 第29-36页 |
| §3.3 试验结果 | 第36-38页 |
| §3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于比较直方图的视频对象时空分割技术 | 第39-53页 |
| §4.1 视频对象空域分割 | 第40-46页 |
| §4.2 视频对象时域分割 | 第46-50页 |
| §4.3 综合时空分割结果 | 第50页 |
| §4.4 实验结果分析 | 第50-52页 |
| §4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于奇异值分解的视频运动分割算法 | 第53-65页 |
| §5.1 算法概述 | 第53-54页 |
| §5.2 切片图像 | 第54-55页 |
| §5.3 奇异值分解(SVD)得到切片图像的方向直方图 | 第55-59页 |
| §5.4 视频全局运动的分割 | 第59-62页 |
| §5.5 实验结果 | 第62-64页 |
| §5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 算法仿真平台 | 第65-69页 |
| §6.1 切片视频分析平台 | 第65-66页 |
| §6.2 时空视频分析平台 | 第66-67页 |
| §6.3 背景重建视频分析平台 | 第67-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| §7.1 总结 | 第69-70页 |
| §7.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录A:本文作者硕士期间论文发表情况 | 第77页 |