| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·视频监控系统的关键技术 | 第11-13页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究进展 | 第14-16页 |
| ·本文内容与章节安排 | 第16-19页 |
| 第2章 阴影抑制的相关理论 | 第19-31页 |
| ·图像成像理论 | 第19-23页 |
| ·光线 | 第19-20页 |
| ·表面 | 第20-21页 |
| ·颜色传感器 | 第21-22页 |
| ·成像模型 | 第22-23页 |
| ·阴影的概念 | 第23页 |
| ·阴影的特点 | 第23-24页 |
| ·阴影的光谱性质 | 第24-25页 |
| ·颜色空间 | 第25-29页 |
| ·RGB颜色模型 | 第26页 |
| ·HSV颜色模型 | 第26-28页 |
| ·YUV颜色模型 | 第28-29页 |
| ·YCbCr颜色模型 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 运动目标检测算法研究 | 第31-45页 |
| ·运动目标检测的常用方法分析 | 第31-35页 |
| ·光流法 | 第31-32页 |
| ·帧差法 | 第32-33页 |
| ·背景差法 | 第33-35页 |
| ·基于混合高斯模型的目标检测算法研究 | 第35-42页 |
| ·混合高斯模型的参数初始化 | 第37-38页 |
| ·混合高斯模型的参数更新 | 第38-39页 |
| ·场景背景的选取 | 第39页 |
| ·运动前景检测 | 第39-40页 |
| ·基于混合高斯模型的目标检测算法实现步骤 | 第40-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 面向智能控制的行人阴影抑制算法研究 | 第45-61页 |
| ·现有阴影检测算法原理及优缺点分析 | 第45-51页 |
| ·基于颜色的阴影抑制 | 第46-48页 |
| ·基于统计的阴影抑制 | 第48-49页 |
| ·基于纹理的阴影抑制 | 第49-51页 |
| ·基于梯度的阴影抑制 | 第51页 |
| ·基于反射率与颜色恒常量的行人阴影去除算法研究 | 第51-54页 |
| ·基于反射率的方法 | 第51-53页 |
| ·基于颜色恒常量的方法 | 第53页 |
| ·反射率与颜色恒常量相结合行人阴影抑制算法 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 面向智能监控的车辆阴影抑制算法研究 | 第61-73页 |
| ·基于本征图像分解与小波变换相结合车辆阴影去除算法研究 | 第61-66页 |
| ·本征图像分解的方法 | 第61-64页 |
| ·小波变换的方法 | 第64-66页 |
| ·基于本征图像分解与小波变换相结合车辆阴影去除算法实现步骤 | 第66-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·论文总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81页 |