视频序列图像中运动目标的分割和识别的研究



视频序列图像中运动目标的分割和识别的研究

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视频序列图像中运动目标的分割和识别的研究

论文目录
第一章概述	第1-18 页
1．1 视频序列图像运动目标分割的发展	第8-12 页
1．2 目标识别技术的发展	第12-13 页
1．3 运动目标分割与识别系统	第13-18 页
第二章基于色彩信息与视频运动信息相结合的目标分割算法	第18-42 页
2．1 彩色图像分割原理及实现	第18-34 页
2．1．1 色彩空间的选取	第18-20 页
2．1．2 密度及密度梯度估计	第20-22 页
2．1．3 均值偏移过程的收敛性	第22-24 页
2．1．4 彩色图像分割的具体实现和分割结果	第24-34 页
2．1．4．1 部分空间信息介入到均值偏移过程的聚类算法	第24-26 页
2．1．4．2 等同标志区域连通算法	第26-29 页
2．1．4．3 分割实验结果	第29-34 页
2．2 运动检测及粗模板的获取	第34-40 页
2．2．1 HOS原理及运动检测的实现	第34-36 页
2．2．1．1 帧差建模	第34-35 页
2．2．1．2 帧间变化检测	第35-36 页
2．2．2 运动检测的后处理	第36-38 页
2．2．2．1 边缘提取	第36-37 页
2．2．2．2 区域填充	第37-38 页
2．2．3 运动检测结果	第38-40 页
2．3 彩色信息与运动信息融合算法及实验结果	第40-42 页
第三章基于规格化与Zernike矩相结合的目标识别算法	第42-58 页
3．1 目标识别系统	第42-43 页
3．2 常规矩	第43-44 页
3．3 Zernike矩	第44-45 页
3．4 基于规格化与Zernike矩相结合的算法原理和具体实现	第45-50 页
3．4．1 平移、尺度变化、扭曲的图像规格化处理	第45-49 页
3．4．2 Zernike矩具体实现和特征提取	第49-50 页
3．5 C-均值聚类目标识别算法	第50-51 页
3．6 目标识别实验结果	第51-58 页
第四章算法的优缺点	第58-60 页
第五章展望	第60-61 页
致谢	第61-62 页
参考文献	第62-68 页
附录一四连通方法图像扫描流程图	第68-69 页
附录二等同标志区域连通算法流程图	第69-70 页

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