| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| 1．1 论文的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1．1．1 研究背景概述 | 第8页 |
| 1．1．2 课题的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第9-18页 |
| 1．2．1 基于视频的训练辅助系统 | 第9-10页 |
| 1．2．2 相关关键技术研究现状 | 第10-18页 |
| 1．2．2．1 全局运动估计 | 第11-13页 |
| 1．2．2．2 运动区域信息提取 | 第13-16页 |
| 1．2．2．3 视频合成 | 第16-18页 |
| 1．3 相关技术中的主要问题 | 第18-19页 |
| 1．4 论文的主要工作 | 第19页 |
| 1．5 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 全局运动估计算法 | 第20-26页 |
| 2．1 全局运动估计算法原理 | 第21-22页 |
| 2．2 参数估计迭代初值的准确选取 | 第22-23页 |
| 2．3 基于Otsu阈值选取方法的外点滤除 | 第23-25页 |
| 2．3．1 Otsu阈值选取方法简介 | 第23-24页 |
| 2．3．2 外点滤除阈值的选取 | 第24-25页 |
| 2．4 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 动态场景运动区域信息提取 | 第26-33页 |
| 3．1 运动区域信息提取简介 | 第26页 |
| 3．2 基于动态背景构造的运动对象提取 | 第26-29页 |
| 3．2．1 当前帧动态背景构造 | 第27-28页 |
| 3．2．2 当前帧运动区域信息提取 | 第28-29页 |
| 3．3 动态场景视频运动区域信息提取 | 第29-32页 |
| 3．3．1 全局运动补偿 | 第29-30页 |
| 3．3．2 连续帧差的计算 | 第30-31页 |
| 3．3．3 运动区域信息提取 | 第31-32页 |
| 3．4 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于运动区域信息的视频合成 | 第33-43页 |
| 4．1 现有的视频合成技术简介 | 第33-34页 |
| 4．2 具有相似背景的视频合成 | 第34-38页 |
| 4．2．1 视频段中运动区域信息的获取 | 第34-36页 |
| 4．2．2 视频段之间的背景配准 | 第36-37页 |
| 4．2．3 基于运动区域信息的视频合成 | 第37-38页 |
| 4．3 背景相异的视频合成 | 第38-42页 |
| 4．3．1 视频中运动对象的分割 | 第39-41页 |
| 4．3．2 基于运动对象的视频合成 | 第41-42页 |
| 4．4 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 相关研究内容在体育运动视频分析软件中的应用 | 第43-53页 |
| 5．1 体育运动视频分析软件简介 | 第43页 |
| 5．2 相关研究内容在视频软件中的应用 | 第43-51页 |
| 5．2．1 相似背景的运动员动作视频合成对比 | 第43-48页 |
| 5．2．2 相异背景的运动员动作视频合成对比 | 第48-51页 |
| 5．3 小结 | 第51-53页 |
| 第六章 结束语 | 第53-55页 |
| 6．1 论文总结 | 第53页 |
| 6．2 进一步的工作 | 第53-55页 |
| 6．2．1 提高全局运动估计算法速度和鲁棒性 | 第54页 |
| 6．2．2 提高视频对象分割的速度和鲁棒性 | 第54页 |
| 6．2．3 更清晰的视频合成效果 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 | 第59页 |