| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11页 |
| ·视频对象分割的基本概念 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-23页 |
| ·背景减除原理 | 第16-17页 |
| ·Codebook算法 | 第17-19页 |
| ·Mean Shift理论 | 第19-23页 |
| ·基本Mean Shift向量 | 第19页 |
| ·密度梯度估计 | 第19-20页 |
| ·Mean Shift算法 | 第20-21页 |
| ·Mean Shift算法收敛性证 | 第21-23页 |
| 3 基于Mean Shift和Codebook的视频对象分割 | 第23-42页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·背景影响因素分析 | 第24-28页 |
| ·基于Mean Shift和Codebook的背景建模 | 第28-29页 |
| ·Mean Shift过程 | 第28页 |
| ·初始码本的建立 | 第28-29页 |
| ·视频运动对象分割和背景更新策略 | 第29-30页 |
| ·视频运动对象分割 | 第29页 |
| ·背景更新 | 第29-30页 |
| ·实验结果与讨论 | 第30-42页 |
| ·仿真结果 | 第30-38页 |
| ·结果讨论 | 第38-42页 |
| 4 动态背景下基于区域Codebook的背景建模 | 第42-49页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·训练阶段区域码本模型的建立及更新 | 第43-46页 |
| ·区域特征提取 | 第43-44页 |
| ·建立及更新区域码本模型 | 第44-46页 |
| ·基于Mean Shift的像素码本建模 | 第46-49页 |
| ·Mean Shift聚类 | 第46-47页 |
| ·建立像素码本模型 | 第47-49页 |
| 5 基于区域和像素的前景检测 | 第49-64页 |
| ·基于区域码本的背景减除 | 第49-51页 |
| ·像素码本的更新 | 第51页 |
| ·基于像素码本的前景检测 | 第51页 |
| ·实验结果和讨论 | 第51-64页 |
| ·实验结果 | 第52-62页 |
| ·结果评价 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·本论文总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 图索引 | 第69-70页 |
| 表索引 | 第70-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |