视频背景建模算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文主要工作及内容 | 第8-10页 |
| 第二章 背景建模相关基础知识 | 第10-25页 |
| 2.1 颜色模型 | 第10-14页 |
| 2.2.1 RGB颜色模型 | 第10-11页 |
| 2.2.2 HSV颜色模型 | 第11-13页 |
| 2.2.3 YUV颜色模型 | 第13-14页 |
| 2.2 边缘检测算法 | 第14-22页 |
| 2.2.1 图像梯度 | 第14-15页 |
| 2.2.2 Roberts算子 | 第15页 |
| 2.2.3 Sobel与Prewitt算子 | 第15-16页 |
| 2.2.4 拉普拉斯算子和LOG算子 | 第16-19页 |
| 2.2.5 candy算子 | 第19-21页 |
| 2.2.6 几种边缘检测算法比较 | 第21-22页 |
| 2.3 形态学算子去噪 | 第22-25页 |
| 2.3.1 基本定义 | 第23页 |
| 2.3.2 二值形态学的基本运算 | 第23-24页 |
| 2.3.3 形态学算子去噪算法 | 第24-25页 |
| 第三章 经典视频背景建模算法研究 | 第25-43页 |
| 3.1 差分算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第26-28页 |
| 3.1.2 三帧差法 | 第28-29页 |
| 3.2 单高斯与混合高斯模型 | 第29-35页 |
| 3.2.1 单高斯模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 单高斯模型的实验结果分析 | 第30-32页 |
| 3.2.3 混合高斯模型 | 第32-33页 |
| 3.2.4 混合高斯模型的实验结果分析 | 第33-35页 |
| 3.3 codebook算法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 编码本算法的基本思想 | 第35页 |
| 3.3.2 背景模型的训练 | 第35-36页 |
| 3.3.3 codebook前景检测 | 第36-37页 |
| 3.3.4 分层码本 | 第37-38页 |
| 3.3.5 更新模型的改进 | 第38页 |
| 3.3.6 实验测试与算法评价 | 第38-40页 |
| 3.4 vibe算法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 vibe算法概述 | 第40页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第40-42页 |
| 3.4.3 实验测试与算法评价 | 第42-43页 |
| 第四章 基于vibe和帧差算法的背景建模 | 第43-52页 |
| 4.1 帧差算法改进 | 第44-45页 |
| 4.2 vibe算法改进 | 第45-47页 |
| 4.3 填补空洞 | 第47-48页 |
| 4.4 改进帧差和vibe算法融合 | 第48页 |
| 4.5 前景图像处理 | 第48-49页 |
| 4.6 实验效果对比分析 | 第49-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于聚类算法的背景建模 | 第52-65页 |
| 5.1 CSDP聚类算法概述 | 第52-56页 |
| 5.2 基于CSDP聚类算法的背景建模技术 | 第56-61页 |
| 5.2.1 背景模型的建立 | 第56-58页 |
| 5.2.2 新观测值的分类及模型的更新 | 第58-61页 |
| 5.3 试验结果分析 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-72页 |
