监控视频中基于显著运动的目标检测算法研究



监控视频中基于显著运动的目标检测算法研究

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监控视频中基于显著运动的目标检测算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 选题背景及研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 显著性检测的研究现状	第10-12页
1.2.2 运动目标检测的研究现状	第12-13页
1.3 本文研究的创新点及主要工作	第13页
1.4 论文的组织结构	第13-14页
1.5 本章总结	第14-15页
第二章显著性检测算法研究	第15-37页
2.1 人类视觉注意机制及相关特征	第15-20页
2.2 典型的显著性检测算法模型	第20-29页
2.2.1 Itti算法	第20-21页
2.2.2 GBVS算法	第21-22页
2.2.3 CA算法	第22-24页
2.2.4 UFO算法	第24-25页
2.2.5 FT算法	第25-26页
2.2.6 HC算法	第26-27页
2.2.7 RBD算法	第27-28页
2.2.8 QCut算法	第28-29页
2.3 基于带权有向图的图像显著性检测方法	第29-34页
2.3.1 Canny算子	第29-30页
2.3.2 超像素分割	第30-31页
2.3.3 构建带权有向图	第31-32页
2.3.4 获取前景区域	第32-33页
2.3.5 空域显著图	第33-34页
2.4 算法性能分析	第34-35页
2.5 本章小结	第35-37页
第三章运动目标检测算法研究	第37-57页
3.1 现有运动目标检测算法介绍	第37-44页
3.1.1 帧间差分法	第37-38页
3.1.2 背景减法	第38-41页
3.1.3 光流法	第41-42页
3.1.4 轨迹二分类法	第42-44页
3.2 基于建模的目标检测算法	第44-52页
3.2.1 基于混合高斯模型的目标检测算法	第44-47页
3.2.2 CodeBook算法	第47-50页
3.2.3 ViBe算法	第50-52页
3.3 本文时域目标检测方法	第52-55页
3.3.1 基于像素的采样式背景建模	第52-54页
3.3.2 获取时域的运动显著值	第54页
3.3.3 实验结果	第54-55页
3.4 本章小结	第55-57页
第四章融合时空显著性的目标检测算法	第57-67页
4.1 空域和时域显著性融合	第57-59页
4.1.1 现有显著图融合方法	第57-58页
4.1.2 本文动态融合方法	第58-59页
4.2 仿真实验分析	第59-60页
4.3 算法对比分析	第60-65页
4.3.1 实验数据库	第60-61页
4.3.2 直观效果对比实验	第61-64页
4.3.3 客观评价指标	第64-65页
4.4 本章总结	第65-67页
第五章总结及展望	第67-69页
5.1 工作总结	第67页
5.2 工作展望	第67-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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