| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究的目的及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究状况 | 第8-12页 |
| ·视频关键帧提取技术的国内外研究状况 | 第9-12页 |
| ·本文的研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 视频数据结构与关键帧提取方法分析 | 第14-20页 |
| ·视频的数据结构 | 第14-15页 |
| ·视频数据的特点 | 第14页 |
| ·视频数据的层次化结构 | 第14-15页 |
| ·关键帧的基本概念 | 第15-16页 |
| ·基于运动检测的关键帧提取方法概述 | 第16-19页 |
| ·基于背景减除法的方法 | 第16-17页 |
| ·基于帧间差分法的方法 | 第17-18页 |
| ·基于光流法的方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于光流法和熵统计法的关键帧提取算法 | 第20-30页 |
| ·光流的计算方法 | 第20-22页 |
| ·信息熵统计法 | 第22-23页 |
| ·基于光流法和方向信息熵统计的关键帧提取算法概述 | 第23页 |
| ·整体算法流程 | 第23-26页 |
| ·试验结果与分析 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于光流法和熵统计法的关键帧提取系统设计及实现 | 第30-51页 |
| ·系统的总体设计 | 第30-32页 |
| ·系统的设计目标 | 第30-31页 |
| ·系统的总体构架 | 第31-32页 |
| ·各功能模块设计 | 第32-37页 |
| ·图像采集模块 | 第32-33页 |
| ·关键帧判决模块 | 第33-35页 |
| ·核心算法模块 | 第35页 |
| ·数据采集、存储、显示模块 | 第35-36页 |
| ·视频合成模块 | 第36-37页 |
| ·视频预览模块 | 第37页 |
| ·系统具体实现 | 第37-50页 |
| ·编程开发环境 | 第37页 |
| ·Intel OpenCV介绍 | 第37-40页 |
| ·界面设计 | 第40-47页 |
| ·案例应用分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结及创新性 | 第51-52页 |
| ·进一步的展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 个人简介 | 第57-58页 |
| 导师简介 | 第58-59页 |
| 获得成果目录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 部分系统软件实现程序代码 | 第61-69页 |
| 附录B 系统设备及试验照片 | 第69-70页 |