视频序列中运动物体分割的研究



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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