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视频序列中运动物体分割的研究

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视频序列中运动物体分割的研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-13 页
  · 课题的研究背景与意义第7-8 页
  · 课题的研究现状第8-10 页
  · 本文的主要研究内容第10-11 页
  · 本文的结构安排第11-13 页
2 运动物体分割算法介绍第13-23 页
  · 基于运动信息的物体分割第13-19 页
    · 基于光流法的运动物体分割第13-16 页
    · 基于变化检测的运动物体分割第16-19 页
  · 基于时空信息的运动物体分割第19-21 页
  · 半自动方式的运动物体分割第21 页
  · 小结第21-23 页
3 基于背景差分算法的运动物体分割第23-37 页
  · 常用的背景模型第23-25 页
    · 基于简单统计的方法构造背景第23 页
    · 高斯背景模型第23-24 页
    · 其他背景模型第24-25 页
  · 初始化背景模型第25-27 页
    · K-Means聚类算法第25-26 页
    · 基于改进的K-Means算法初始化背景第26-27 页
  · 背景模型更新第27-34 页
    · 背景亮度补偿第27-31 页
    · 短期背景更新第31-32 页
    · 长期背景更新第32-34 页
  · 基于背景差分的运动物体提取第34-35 页
  · 小结第35-37 页
4 联合背景差分和多尺度边缘信息的运动物体提取第37-50 页
  · 常用的图像分割方法第37-41 页
    · 基于门限技术的分割第37-38 页
    · 常用的边缘检测算法第38-39 页
    · 基于区域的分割方法第39-40 页
    · 基于全局优化的分割方法第40-41 页
  · 多尺度金字塔图像的边缘检测第41-47 页
    · Canny边缘检测第42 页
    · 多尺度金字塔图像第42-43 页
    · 基于多尺度图像的边缘检测第43-47 页
  · 联合背景差分和多尺度边缘信息的运动物体分割第47-48 页
  · 阴影检测第48-49 页
  · 小结第49-50 页
5 试验结果及应用第50-55 页
  · 实验结果及分析第50-52 页
  · 实验应用第52-54 页
  · 小结第54-55 页
6 总结与展望第55-57 页
  · 总结第55 页
  · 展望第55-57 页
致谢第57-58 页
参考文献第58-63 页
附录第63 页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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