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基于内容的视频对象分割技术 |
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论文目录 |
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第一章.绪论 | 第1-17页 | 1.1 研究背景及意义 | 第7-15页 | 1.1.1 视频编码技术的发展历程 | 第8-10页 | 1.1.2 MPEG-4的关键技术 | 第10-15页 | 1.2 本文研究内容和章节安排 | 第15-17页 | 1.2.1 主要研究内容 | 第15-16页 | 1.2.2 本文章节安排 | 第16-17页 | 第二章.VO分割算法综述 | 第17-29页 | 2.1 视频对象的定义 | 第17页 | 2.2 视频分割方法的分类 | 第17-18页 | 2.2 现今VOP分割算法概述 | 第18-29页 | 2.2.1 基于光流场的参数模型法 | 第18-20页 | 2.2.2 时空结合法 | 第20-24页 | 2.2.3 基于帧间差的高阶统计量法 | 第24-25页 | 2.2.4 基于活动轮廓模型的CDM跟踪法 | 第25-29页 | 第三章.VOP分割算法基础 | 第29-46页 | 3.1 静态图像处理技术 | 第29-38页 | 3.1.1 边缘检测 | 第29-34页 | 3.1.2 阈值确定 | 第34-36页 | 3.1.2.1 极小值点阈值 | 第34-35页 | 3.1.2.2 最优阈值 | 第35-36页 | 3.1.3 数学形态学处理及分水岭算法 | 第36-38页 | 3.2 运动图像序列处理技术 | 第38-46页 | 3.2.1 光流场方程和运动参数模型 | 第38-42页 | 3.2.2 高阶矩检测器 | 第42-43页 | 3.2.3 活动轮廓模型 | 第43-46页 | 第四章.基于金字塔模型和边缘块的VOP分割算法 | 第46-65页 | 4.1 本文算法说明 | 第46-49页 | 4.1.1 金字塔原理说明 | 第46-47页 | 4.1.2 常用金字塔 | 第47-48页 | 4.1.3 本文算法流程图 | 第48-49页 | 4.2 对象块分割 | 第49-55页 | 4.2.1 运动块检测 | 第49-51页 | 4.2.2 对象块跟踪 | 第51-54页 | 4.2.3 对象块校正 | 第54-55页 | 4.3 边缘块分割 | 第55-60页 | 4.3.1 边缘块检测 | 第55-56页 | 4.3.2 区域分类 | 第56-57页 | 4.3.3 边缘块细分割 | 第57-60页 | 4.4 试验结果和分析 | 第60-65页 | 4.4.1 改进的熵阈值分割试验结果 | 第60-61页 | 4.4.2 视频对象提取试验结果及分析 | 第61-65页 | 第五章.总结与展望 | 第65-70页 | 5.1 论文工作总结 | 第65-66页 | 5.1.1 本论文的主要研究工作 | 第65页 | 5.1.2 论文的主要创新点 | 第65-66页 | 5.2 技术应用展望 | 第66-68页 | 5.3 视频标准发展 | 第68-70页 | 5.3.1 MPEG-7视频标准 | 第68-69页 | 5.3.2 MPEG的新成员——MPEG-21 | 第69页 | 5.3.3 结束语 | 第69-70页 | 参考文献 | 第70-75页 | 读研期间参与的科研项目、获奖情况及学术论文 | 第75-76页 | 科研项目 | 第75页 | 获奖情况 | 第75页 | 学术论文 | 第75-76页 | 致谢 | 第76-77页 |
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