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视频监控中运动目标检测方法研究

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视频监控中运动目标检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-14 页
第一章 绪论第14-20 页
  · 课题研究背景和意义第14-15 页
  · 国内外研究现状第15-17 页
  · 本文主要研究内容第17-20 页
第二章 视频序列中运动目标检测主要技术第20-30 页
  · 图像预处理第20-21 页
    · 图像去噪第20-21 页
    · 图像增强第21 页
  · 常用运动目标检测算法第21-26 页
    · 光流法第22-23 页
    · 帧间差分法第23-24 页
    · 背景差分法第24-26 页
  · 运动目标分割第26-27 页
  · 后处理第27-28 页
  · 小结第28-30 页
第三章 基于帧间差分背景模型的运动目标检测算法研究第30-40 页
  · 背景模型概述第30 页
  · 背景模型算法研究第30-33 页
    · 统计平均法第30-31 页
    · W~4方法第31 页
    · 内核密度估计法第31 页
    · 混合高斯模型法第31-33 页
  · 改进的帧间差分背景模型第33-36 页
    · 背景模型建立第33-34 页
    · 背景模型更新第34-35 页
    · 运动目标检测第35 页
    · 形态学处理第35-36 页
  · 实验结果分析第36-38 页
  · 小结第38-40 页
第四章 基于码本背景模型的运动目标检测算法研究第40-54 页
  · 概述第40 页
  · 颜色空间模型第40-43 页
    · RGB颜色空间第41 页
    · HSI颜色空间第41-43 页
  · 码本背景模型描述第43-48 页
    · 码本背景模型建立第43-44 页
    · 颜色距离和亮度范围的确定第44-45 页
    · 基于码本的前景运动目标检测第45-46 页
    · 目标检测过程中的码本更新第46 页
    · 实验结果与分析第46-48 页
  · 阴影检测算法研究第48-51 页
    · 阴影的形成及特点第48-49 页
    · 阴影检测算法第49-50 页
    · 基于垂直投影的阴影检测算法第50-51 页
  · 小结第51-54 页
第五章 基于OpenCV的运动目标检测算法实现第54-60 页
  · 实验平台介绍第54-55 页
    · OpenCV简介第54 页
    · OpenCV在VC·下的安装与配置第54-55 页
  · 运动目标检测算法实现第55-59 页
    · 视频读取模块第56 页
    · 目标检测模块第56-57 页
    · 数据输出模块第57-59 页
  · 小结第59-60 页
第六章 总结及展望第60-62 页
  · 本论文已完成的工作总结第60-61 页
  · 今后需要进一步研究的工作第61-62 页
参考文献第62-66 页
致谢第66-68 页
研究成果及发表的学术论文第68-70 页
作者及导师简介第70-71 页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第71-72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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