视频监控系统中运动目标检测与跟踪算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·视频监控系统 | 第10-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·视频监控系统的研究现状 | 第11-12页 |
| ·视频监控系统的构成 | 第12-13页 |
| ·运动目标检测与跟踪 | 第13-14页 |
| ·本论文的研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 视频图像处理概述 | 第16-26页 |
| ·数字视频图像 | 第16-17页 |
| ·静态图像处理技术 | 第17-21页 |
| ·颜色模型 | 第17-19页 |
| ·静态图像分割 | 第19-21页 |
| ·运动目标检测算法 | 第21-24页 |
| ·时域差分法 | 第21-22页 |
| ·背景模型法 | 第22-23页 |
| ·光流场法 | 第23-24页 |
| ·目标跟踪算法 | 第24-25页 |
| ·基于匹配的目标跟踪 | 第24-25页 |
| ·基于运动的目标跟踪 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 单模态背景下运动目标检测 | 第26-36页 |
| ·视频图像的去噪处理 | 第26-28页 |
| ·空间域去噪方法 | 第26-27页 |
| ·频域去噪方法 | 第27页 |
| ·小波域去噪方法 | 第27-28页 |
| ·时域去噪方法 | 第28页 |
| ·基于快速背景重建的在线运动目标检测 | 第28-33页 |
| ·背景重建 | 第29-30页 |
| ·二值化 | 第30页 |
| ·一种在线的Otsu法 | 第30-32页 |
| ·背景估计 | 第32-33页 |
| ·后处理 | 第33页 |
| ·实验结果和分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 多模态背景下运动目标检测 | 第36-52页 |
| ·多模态背景 | 第36页 |
| ·一种基于GMM 的运动目标检测算法 | 第36-44页 |
| ·基于GMM的运动目标检测 | 第36-40页 |
| ·参数更新率的选择 | 第40-41页 |
| ·一种改进的GMM快速目标检测 | 第41-43页 |
| ·实验结果和分析 | 第43-44页 |
| ·一种基于SVR 的运动目标检测算法 | 第44-51页 |
| ·基于SVR的背景模型 | 第44-48页 |
| ·基于SVR的运动目标检测 | 第48-49页 |
| ·SVR模型的更新 | 第49页 |
| ·实验结果和分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 运动目标跟踪算法的研究 | 第52-64页 |
| ·目标特征提取 | 第52-53页 |
| ·基于贝叶斯网络的目标跟踪 | 第53-57页 |
| ·目标相关信息 | 第53-55页 |
| ·基于贝叶斯网络的目标跟踪 | 第55-56页 |
| ·实验结果和分析 | 第56-57页 |
| ·基于改进均值偏移的目标跟踪 | 第57-62页 |
| ·目标直方图模式 | 第57-59页 |
| ·相似性度量 | 第59页 |
| ·实现算法 | 第59-61页 |
| ·实验结果和分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
