| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·体育视频研究国内外现状分析 | 第9-13页 |
| ·低级特征层分析 | 第9-11页 |
| ·中级对象层分析 | 第11-13页 |
| ·高级事件层分析 | 第13页 |
| ·网球视频分析 | 第13-15页 |
| ·网球视频特点分析 | 第14页 |
| ·网球视频分析国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·网球视频分析系统框图 | 第15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 网球视频场地镜头检测 | 第18-32页 |
| ·常见的网球场地镜头检测方法 | 第18-21页 |
| ·基于主颜色统计特性的检测法 | 第18-19页 |
| ·基于白像素的检测法 | 第19-20页 |
| ·基于镜头聚类的检测法 | 第20-21页 |
| ·一种基于主颜色结合场地线特征的网球场地镜头检测法 | 第21-27页 |
| ·颜色模型的选择 | 第21-22页 |
| ·主颜色提取 | 第22-23页 |
| ·场地线特征提取 | 第23-24页 |
| ·网球场地全局帧检测算法流程图 | 第24-26页 |
| ·网球场地镜头检测算法步骤 | 第26-27页 |
| ·场地镜头提取实验结果及分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 3 网球视频目标对象检测与提取 | 第32-48页 |
| ·目标对象检测方法简介 | 第32-36页 |
| ·场地区域检测 | 第32页 |
| ·场地线检测 | 第32-34页 |
| ·球员检测 | 第34-36页 |
| ·网球视频中目标检测面临的问题 | 第36-37页 |
| ·自适应高斯混合模型网球场地线检测算法 | 第37-45页 |
| ·自适应高斯混合模型球场颜色建模 | 第37-41页 |
| ·网球视频图像边缘检测 | 第41页 |
| ·网球场地线检测算法流程图 | 第41-42页 |
| ·网球场地线检测算法步骤 | 第42-43页 |
| ·网球场地线检测与重构结果分析 | 第43-45页 |
| ·网球球员检测 | 第45-47页 |
| ·网球球员检测的难点 | 第45页 |
| ·目前常用的检测网球球员的方法比较 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 网球视频目标对象跟踪 | 第48-58页 |
| ·网球球员跟踪方法简介 | 第48页 |
| ·MeanShift算法简介 | 第48-52页 |
| ·理论基础 | 第48-50页 |
| ·实现步骤 | 第50-51页 |
| ·算法的缺点及改进 | 第51-52页 |
| ·改进 CamShift算法跟踪网球球员 | 第52-56页 |
| ·CamShift算法介绍 | 第52-54页 |
| ·计算球员区域色彩直方图 | 第54页 |
| ·计算概率分布图 | 第54-55页 |
| ·算法跟踪步骤 | 第55-56页 |
| ·球员跟踪结果分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 网球视频高层事件检测 | 第58-66页 |
| ·高层事件检测的研究现状 | 第58-59页 |
| ·网球比赛真实领域特征分析 | 第59页 |
| ·高层事件视觉特征模型 | 第59-62页 |
| ·网球视频高层事件检测 | 第62-64页 |
| ·ACE球检测 | 第63页 |
| ·底线对打检测 | 第63页 |
| ·上网事件检测 | 第63-64页 |
| ·高层事件时间确定 | 第64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 网球视频分析系统设计及实现 | 第66-76页 |
| ·系统开发环境 | 第66页 |
| ·系统总体框架 | 第66-67页 |
| ·数据库管理子系统 | 第67-69页 |
| ·视频流控制子系统 | 第69-70页 |
| ·网球视频分析处理子系统 | 第70-74页 |
| ·网球视频场地镜头的检测 | 第70-71页 |
| ·网球视频目标提取与跟踪 | 第71-73页 |
| ·高层事件检测 | 第73-74页 |
| ·精彩镜头浏览子系统 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 7 结论及展望 | 第76-78页 |
| ·本文的主要工作 | 第76页 |
| ·进一步工作方向 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |