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视频背景建模算法研究

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视频背景建模算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第6-10页
  · 研究背景和意义第6-7页
  · 国内外研究现状第7-8页
  · 本文主要工作及内容第8-10页
第二章 背景建模相关基础知识第10-25页
  · 颜色模型第10-14页
    · RGB颜色模型第10-11页
    · HSV颜色模型第11-13页
    · YUV颜色模型第13-14页
  · 边缘检测算法第14-22页
    · 图像梯度第14-15页
    · Roberts算子第15页
    · Sobel与Prewitt算子第15-16页
    · 拉普拉斯算子和LOG算子第16-19页
    · candy算子第19-21页
    · 几种边缘检测算法比较第21-22页
  · 形态学算子去噪第22-25页
    · 基本定义第23页
    · 二值形态学的基本运算第23-24页
    · 形态学算子去噪算法第24-25页
第三章 经典视频背景建模算法研究第25-43页
  · 差分算法第26-29页
    · 基本思想第26-28页
    · 三帧差法第28-29页
  · 单高斯与混合高斯模型第29-35页
    · 单高斯模型第29-30页
    · 单高斯模型的实验结果分析第30-32页
    · 混合高斯模型第32-33页
    · 混合高斯模型的实验结果分析第33-35页
  · codebook算法第35-40页
    · 编码本算法的基本思想第35页
    · 背景模型的训练第35-36页
    · codebook前景检测第36-37页
    · 分层码本第37-38页
    · 更新模型的改进第38页
    · 实验测试与算法评价第38-40页
  · vibe算法第40-43页
    · vibe算法概述第40页
    · 算法流程第40-42页
    · 实验测试与算法评价第42-43页
第四章 基于vibe和帧差算法的背景建模第43-52页
  · 帧差算法改进第44-45页
  · vibe算法改进第45-47页
  · 填补空洞第47-48页
  · 改进帧差和vibe算法融合第48页
  · 前景图像处理第48-49页
  · 实验效果对比分析第49-51页
  · 本章小结第51-52页
第五章 基于聚类算法的背景建模第52-65页
  · CSDP聚类算法概述第52-56页
  · 基于CSDP聚类算法的背景建模技术第56-61页
    · 背景模型的建立第56-58页
    · 新观测值的分类及模型的更新第58-61页
  · 试验结果分析第61-64页
  · 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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