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第一章绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3视频监控的主要应用
1.4视频对象分割的概念
1.5本文主要内容及创新点
第二章视频监控中的运动对象分割技术概述
2.1基于时空的视频对象分割算法
2.1.1时域分割法
2.1.2空域分割法
2.1.3时空域分割法
2.2基于运动的视频对象分割
2.2.1基于光流法的分割
2.2.2参数化方法
2.3交互式视频对象分割
2.4视频对象分割技术的评价标准
2.5本章小结
第三章结合高斯分布和LK光流法的分割算法研究
3.1光流法的基本原理
3.2光流法的主要算法
3.2.1基于梯度的光流法
3.2.2基于LK的光流法
3.2.3基于块匹配的光流法
3.3结合高斯分布和LK光流法的分割算法
3.3.1 Gaussian金字塔
3.3.2 Gaussian分布
3.3.3水平垂直双向扫描填充
3.4实验结果与分析
3.5本章小结
第四章 基于混合高斯模型的分割算法研究
4.1背景模型概述
4.2基于混合高斯模型的视频对象分割算法
4.2.1单高斯背景建模
4.2.2混合高斯背景建模
4.2.3初始背景帧的产生
4.2.4混合高斯模型的匹配和更新
4.3实验结果与分析
4.4本章小结
第五章基于混合高斯模型的自适应阴影检测算法研究
5.1颜色空间
5.1.1 RGB颜色空间
5.1.2 HSV颜色空间
5.1.3 CIE LUV颜色空间
5.1.4颜色空间的相互转换
5.2阴影的检测算法
5.2.1 RGB颜色空间的阴影检测
5.2.2 HSV颜色空间的阴影检测
5.3颜色空间的选择
5.4基于混合高斯模型的自适应阴影检测算法
5.4.1算法的思想
5.4.2算法的描述
5.5实验结果与分析
5.6本章小结
第六章总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
攻读学位期间公开发表(录用)的论文
致谢