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第1章 概论1

1.1 引言1

1.2 视频前景检测应用1

1.3 研究现状与问题3

1.3.1 光流法3

1.3.2 帧间差分法3

1.3.3 背景差分法4

1.4 光流法5

1.5 性能评价6

1.5.1 检测率6

1.5.2 ROC曲线7

1.6 智能视频分析及其在水电工程监控中的应用8

1.6.1 智能视频监控技术简介9

1.6.2 水电工程中的视频监控现状分析10

参考文献11

第2章 帧差前景检测14

2.1 单帧间差分法14

2.1.1 帧差模型14

2.1.2 阈值化14

2.1.3 后处理15

2.1.4 帧差法总结18

2.2 二次帧差法18

2.2.1 基本二次帧差法18

2.2.2 幅二次帧差法18

2.2.3 幅二次帧差法19

2.3 其他帧差方法及改进19

2.4 开发环境的搭建20

2.4.1 OpenCV简介20

2.4.2 MFC简介20

2.4.3 设置VC6.0的环境20

2.4.4 在项目中运用OpenCV21

2.4.5 在MFC中使用OpenCV搭建系统界面21

2.5 算法系统的实现21

2.6 实验结果及分析30

参考文献31

第3章 背景建模前景检测32

3.1 基本原理32

3.2 基本流程32

3.3 方法分类33

3.3.1 像素级方法33

3.3.2 区域级方法34

3.3.3 帧级方法35

3.3.4 背景差分法比较35

3.4 滑动平均背景建模36

3.4.1 算法原理36

3.4.2 算法实现36

3.5 性能比较46

参考文献47

第4章 基于概率密度函数的背景模型49

4.1 引言49

4.2 单高斯背景建模49

4.2.1 数学模型49

4.2.2 均值及协方差50

4.2.3 判决50

4.2.4 模型更新50

4.3 混合高斯背景建模51

4.4 OpenCV混合高斯建模分析52

4.4.1 OpenCV 1.0版本52

4.4.2 OpenCV 2.0版本64

4.5 常见前景检测方法性能比较66

4.6 总结67

参考文献67

第5章 基于样本集的背景建模69

5.1 引言69

5.2 ViBe算法69

5.2.1 ViBe算法原理69

5.2.2 ViBe算法特征71

5.2.3 ViBe算法缺陷72

5.2.4 实验结果及分析73

5.3 运动背景与噪声的抑制75

5.3.1 算法思路75

5.3.2 实验与分析76

5.4 阴影检测及去除方法78

5.4.1 常见阴影检测及去除方法79

5.4.2 算法思路80

5.4.3 实验与分析80

5.5 基于聚类的ViBe背景提取及阴影去除算法84

5.5.1 常见聚类算法分析84

5.5.2 K-means聚类算法86

5.5.3 背景提取88

5.5.4 实验与分析88

5.6 总结91

参考文献92

第6章 船闸禁停线监测中的应用93

6.1 视频图像预处理93

6.1.1 问题分析93

6.1.2 改进的中值滤波94

6.1.3 实验结果及分析95

6.2 基于改进混合高斯背景建模的船只检测95

6.2.1 改进混合高斯背景建模算法96

6.2.2 实验效果与分析96

6.3 基于Vibe算法的船只检测99

6.3.1 实验效果99

6.3.2 实验分析100

6.4 船闸场景船只阴影去除算法100

6.4.1 问题分析100

6.4.2 基于RGB颜色空间的阴影去除算法101

6.4.3 基于HSV空间的阴影去除算法104

6.4.4 阴影去除算法小结107

6.5 船闸禁停线监控系统的设计与实现107

6.5.1 系统设计107

6.5.2 系统实现109

参考文献111