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监控图像中ROI提取及目标检测技术研究

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监控图像中ROI提取及目标检测技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-14页
  · 课题的背景及意义第8-10页
    · 课题的背景第8-9页
    · 技术难点及研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-11页
    · ROI 提取技术研究现状第10-11页
    · 目标检测技术研究现状第11页
  · 论文主要内容及章节安排第11-14页
2 ROI 提取及目标检测方法的提出第14-18页
  · 应用背景简介第14-15页
  · 现有监控方法分析第15页
  · 提出的监控方法第15-17页
  · 本章小结第17-18页
3 基于边缘检测的重点监控区域分割第18-36页
  · 重点监控区域分割的提出第18-19页
  · 常见的重点监控区域分割方法第19-23页
    · 阈值分割方法第19-21页
    · 边缘检测方法第21-22页
    · 基于区域的分割方法第22页
    · 结合特定理论的图像分割方法第22-23页
  · 提出的基于边缘信息的重点监控区域分割方法第23-31页
    · 重点监控区域特点分析第23页
    · 重点监控区域分割提取算法的框架第23-24页
    · 基于小波变换的图像去噪方法第24-28页
    · 改进的重点监控区域边缘检测方法第28-31页
  · 实验结果与分析第31-35页
  · 本章小结第35-36页
4 重点监控区域的 ROI 提取第36-52页
  · 常见的ROI 提取方法第36-42页
    · 基于图像分割的ROI 提取方法第36-40页
    · 基于视觉特征的ROI 提取方法第40-42页
  · 基于背景统计模型的ROI 提取方法的提出第42-49页
    · 重点监控区域背景的统计分布第42-43页
    · 重点监控区域背景概率分布模型第43-44页
    · 重点监控区域前景检测第44-47页
    · 基于改进的图像分块的ROI 提取第47-49页
  · 监控图像ROI 提取的实验结果第49-51页
  · 本章小结第51-52页
5 基于多特征的目标检测第52-64页
  · ROI 的特征分析及选取第52-53页
    · ROI 的特征分析第52-53页
    · ROI 的特征选取第53页
  · 基于特征的目标检测算法第53-60页
    · 监控图像目标检测算法框架第53-54页
    · 轮廓特征检测器第54-59页
    · 颜色特征检测器第59-60页
  · 实验结果与分析第60-62页
  · 本章小结第62-64页
6 监控图像中 ROI 提取及目标检测实验及结果第64-74页
  · 实验数据及实验环境第64页
  · 实验算法流程第64-66页
  · 典型场景下的ROI 提取与多目标检测实验结果及分析第66-73页
    · 室外场景下的人体目标检测第66-69页
    · 室内场景下的多目标检测第69-73页
  · 小结第73-74页
7 总结与展望第74-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-84页
附录第84页
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第84页
  B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目第84页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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