| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第11-18页 |
| ·运动目标检测 | 第11-14页 |
| ·图像超分辨率恢复 | 第14-18页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基于边缘和阴影位置的视频运动目标检测算法 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·运动目标预检测 | 第20-23页 |
| ·纹理目标检测 | 第20-22页 |
| ·可控核纹理描述 | 第20-21页 |
| ·背景纹理字典学习 | 第21-22页 |
| ·颜色目标的检测 | 第22页 |
| ·基于梯度方向信息的优化检测 | 第22-23页 |
| ·目标融合 | 第23-26页 |
| ·运动目标边缘提取 | 第23-24页 |
| ·边缘选择及阴影去除 | 第24-26页 |
| ·边缘识别及选择 | 第24-25页 |
| ·阴影轮廓移除 | 第25-26页 |
| ·实验结果 | 第26-32页 |
| ·定性指标 | 第26-30页 |
| ·定量指标 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于梯度特征独立字典学习的稀疏表示超分辨率恢复 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33-35页 |
| ·稀疏表示 | 第35-38页 |
| ·信号分解 | 第35页 |
| ·稀疏性度量及求解 | 第35-37页 |
| ·稀疏表示超分辨率模型 | 第37-38页 |
| ·基于梯度特征独立字典学习的稀疏表示超分辨恢复 | 第38-42页 |
| ·梯度特征提取 | 第38-39页 |
| ·字典学习 | 第39-40页 |
| ·训练集获取 | 第39页 |
| ·字典训练 | 第39-40页 |
| ·超分辨率恢复 | 第40-42页 |
| ·实验设置及仿真结果 | 第42-46页 |
| ·实验设置 | 第42页 |
| ·仿真结果 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 总结和展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附录 | 第56页 |