视频监控系统中的运动目标检测算法研究



视频监控系统中的运动目标检测算法研究

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视频监控系统中的运动目标检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-16页
· 课题研究意义和背景	第11-14页
· 课题研究意义	第11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 论文主要完成的工作和结构安排	第14-15页
· 本章小结	第15-16页
第二章运动目标检测算法研究	第16-27页
· 运动目标检测概述	第16-17页
· 概述	第16页
· 运动目标检测面临的问题	第16-17页
· 光流法	第17-18页
· 相邻帧差法	第18-20页
· 相邻两帧差分法	第18-19页
· 对称帧差法	第19-20页
· 背景减除法	第20-25页
· 常用的背景模型	第22-25页
· 各种运动目标检测算法性能比较	第25页
· 本章小结	第25-27页
第三章基于混合高斯模型的运动目标检测算法及其改进	第27-37页
· 混合高斯背景模型	第27-29页
· 混合高斯背景模型的建立	第27-28页
· 混合高斯背景模型参数的初始化	第28页
· 混合高斯背景模型的参数更新	第28页
· 背景分布的选取和运动目标的检测	第28-29页
· 自适应的混合高斯背景模型算法	第29-33页
· 自适应高斯模型的建立	第29-31页
· 实验分析	第31-33页
· 光照变化检测及消除	第33-35页
· 混合高斯背景模型分布的动态选择	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
第四章基于混合高斯模型和梯度检测的阴影检测算法	第37-47页
· 阴影概述	第37页
· 阴影检测算法研究	第37-39页
· 基于HSV颜色空间的阴影检测	第38页
· 基于YUV颜色空间的阴影检测	第38-39页
· 基于Sobel算子梯度检测和改进混合高斯模型的阴影检测算法	第39-46页
· 基于Sobel算子的梯度背景减除算法	第39-40页
· 阴影检测和消除	第40-43页
· 封闭轮廓线算法	第43页
· 实验分析	第43-46页
· 本章小结	第46-47页
第五章总结与展望	第47-50页
· 论文工作总结	第47-48页
· 研究展望	第48-50页
参考文献	第50-55页
致谢	第55-56页
在攻读硕士学位期间发表的论文	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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