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声明
第1章绪论
1.1课题的目的和意义
1.2光流的基本概念
1.2.1光流
1.2.2光流的梯度约束方程
1.2.3孔径问题
1.3光流计算技术国内外研究现状
1.3.1微分光流算法
1.3.2匹配光流算法
1.3.3能量光流算法
1.3.4相位光流算法
1.3.5小波光流算法
1.3.6彩色光流算法
1.4运动目标检测技术国内外研究现状
1.5本文主要研究内容
第2章基于色彩梯度恒常性的光流估计方法
2.1基于亮度恒常假设的微分光流算法
2.1.1 Hom-Schunck光流算法
2.1.2 Lucas-Kanade光流算法
2.1.3 Nagel光流算法
2.1.4 Tretiak高阶光流算法
2.2基于彩色的微分光流算法
2.2.1 Lambertian表面
2.2.2颜色模型
2.2.3灰度一致性方法
2.2.4色彩一致性方法
2.3基于色彩梯度的微分光流算法
2.3.1色彩梯度
2.3.2基于色彩梯度恒常性的光流求解
2.4误差测量
2.5实验与分析
2.5.1 street合成图像序列实验
2.5.2 vipmen真实图像序列实验
2.6本章小结
第3章基于混合模型的彩色光流估计方法
3.1一种改进的彩色微分光流估计算法
3.1.1灰度突变
3.1.2彩色光流估计可靠性判定
3.1.3算法实现
3.1.4实验与分析
3.2局部与全局相结合的彩色光流混合模型估计
3.2.1彩色Lucas-Kanade光流算法
3.2.2彩色Hom-Schunck光流算法
3.2.3局部与全局相结合的光流混合计算模型
3.2.4实验与分析
3.3本章小结
第4章基于复小波的彩色光流估计方法
4.1小波变换
4.1.1连续小波变换
4.1.2离散小波变换
4.1.3多分辨率分析
4.1.4 Mallat算法
4.1.5图像的小波变换
4.2复小波光流求解
4.2.1离散小波的移变性
4.2.2复值小波变换
4.2.3小波光流求解
4.2.3多尺度计算
4.3复小波彩色光流求解
4.4实验与分析
4.4.1 street合成图像序列实验
4.4.2 vipmen真实图像序列实验
4.5本章小结
第5章基于光流场与水平集的运动目标检测
5.1光流场分割
5.1.1运动内极线约束
5.1.2基于Kmeans的光流场分割
5.2基于水平集的运动目标检测
5.2.1曲线演化
5.2.2水平集方法
5.2.3水平集方程的数值求解
5.2.3水平集函数演化的快速算法
5.3实验与分析
5.3.1 street合成图像序列实验
5.3.2 vipmen真实图像序列实验
5.3.3多目标真实图像序列实验
5.4本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
个人简历