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基于背景差分的光照鲁棒性运动目标检测与跟踪技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·课题的研究背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12页
   ·视觉运动目标检测算法研究概况第12-14页
     ·研究综述第12-14页
     ·现存的难点问题第14页
   ·本论文工作和章节安排第14-16页
第2章 运动目标检测相关理论基础及基本算法第16-21页
   ·运动目标检测常见方法第16-18页
     ·光流法第16-17页
     ·帧间差分法第17页
     ·背景差分法第17-18页
   ·形态学处理第18-20页
     ·膨胀第18-19页
     ·腐蚀第19页
     ·开运算和闭运算第19-20页
   ·直方图统计第20页
   ·本章小结第20-21页
第3章 光照鲁棒性的运动目标检测快速算法第21-33页
   ·背景模型初始化方法第21-22页
   ·像素级自适应的背景建模与更新算法第22-25页
     ·单高斯分布背景模型第22-23页
     ·混合高斯背景模型第23-25页
   ·区域级自适应的背景建模与更新算法第25-29页
     ·基于分类分块的运动目标检测快速算法第25-27页
     ·光照鲁棒性运动目标检测快速算法第27-29页
   ·实验结果分析第29-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 基于MCS-LBP算子的运动目标检测算法第33-51页
   ·LBP及其主要改进算子第33-38页
     ·基本LBP算子第33-35页
     ·基于LBP的主要几种改进算子第35-38页
   ·基于LBP背景建模的运动目标检测方法第38-40页
     ·LBP背景建模第38-39页
     ·前景检测第39页
     ·参数设置第39-40页
   ·白天日照环境下的运动目标检测第40-43页
     ·白日环境下基于LBP及各种改进算子的检测性能分析第40-41页
     ·MCS-LBP算子第41-42页
     ·目标区域MCS-LBP建模方法第42-43页
   ·夜间路灯下的运动目标检测算法第43-48页
     ·基于非线性反色调映射的夜间图像增强算法第44-45页
     ·夜间环境下基于LBP及各种改进算子的检测性能分析第45-48页
   ·阴影的去除第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 光照鲁棒性视觉运动目标检测与跟踪系统方案第51-58页
   ·运动目标跟踪算法第51-53页
     ·卡尔曼滤波器原理第51-52页
     ·基于卡尔曼滤波器的目标跟踪方法第52-53页
   ·系统总体方案第53-56页
     ·总体方案概述第53-55页
     ·模态分类判别准则第55-56页
     ·光照突变判别准则第56页
   ·仿真实验结果第56-57页
   ·本章小结第57-58页
总结与展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间发表的论文第65页

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