电视台标检测与识别技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第14-16页 |
| ·台标识别技术研究现状 | 第14页 |
| ·国外台标识别技术发展 | 第14-15页 |
| ·国内台标识别技术发展 | 第15-16页 |
| ·台标识别技术发展总结 | 第16页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第16-21页 |
| ·电视台标简介及分类 | 第16-18页 |
| ·台标识别原理 | 第18-19页 |
| ·台标识别的系统构成 | 第19页 |
| ·论文结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 台标分割 | 第21-41页 |
| ·视频关键帧提取 | 第21-25页 |
| ·关键帧提取技术简介 | 第21页 |
| ·基于镜头的视频帧提取方法 | 第21-22页 |
| ·基于帧间似然比法的关键帧提取 | 第22-23页 |
| ·其他关键帧提取方法 | 第23-24页 |
| ·视频关键帧提取实验结果 | 第24-25页 |
| ·台标区域确定 | 第25-26页 |
| ·经典图像分割方法 | 第26-30页 |
| ·阈值分割算法简介 | 第26页 |
| ·Otsu 全局阈值分割算法 | 第26-27页 |
| ·自适应门限阈值分割算法 | 第27-29页 |
| ·基于灰度阈值台标分割方法分析 | 第29-30页 |
| ·基于视频帧加权的台标检测方法 | 第30-39页 |
| ·视频流加权背景更新分割 | 第31-33页 |
| ·台标的边缘检测和轮廓提取 | 第33-36页 |
| ·简化的基于形态学分水岭台标填充方法 | 第36-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 台标图像特征描述 | 第41-55页 |
| ·台标角点特征 | 第41-46页 |
| ·Harris 角点提取算法 | 第41-43页 |
| ·Susan 角点提取算法 | 第43-45页 |
| ·改进的 Susan 角点提取算法 | 第45-46页 |
| ·DOG 特征点提取算法 | 第46-48页 |
| ·多尺度空间高斯金字塔构造 | 第46-48页 |
| ·空间极值点的提取 | 第48页 |
| ·特征点的精确定位 | 第48页 |
| ·基于 SIFT 台标特征描述 | 第48-51页 |
| ·特征点的主方向描述 | 第49页 |
| ·特征描述子的生成 | 第49-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 台标图像匹配 | 第55-72页 |
| ·基于灰度的图像匹配算法 | 第55-56页 |
| ·基于图像灰度相关的匹配算法简介 | 第55页 |
| ·基于图像灰度的相关匹配算法的特点 | 第55-56页 |
| ·台标角点对匹配 | 第56-59页 |
| ·极坐标角点匹配思想 | 第56-57页 |
| ·基于极坐标角点对的匹配方法 | 第57-59页 |
| ·SIFT 特征匹配 | 第59-60页 |
| ·SIFT 特征台标匹配 | 第59-60页 |
| ·SIFT 特征台标匹配模板自动建立与更新 | 第60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-71页 |
| ·SIFT 特征点匹配实验 | 第60-67页 |
| ·角点对匹配实验 | 第67-70页 |
| ·各匹配算法准确性实验分析比较 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结和展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献表 | 第75-78页 |
| 作者在学期间获得的学术成果 | 第78页 |
