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第1章 绪论1

1.1运动目标检测研究背景及意义1

1.2运动目标检测技术发展及研究现状6

1.3运动目标检测的应用难题和研究热点11

1.3.1运动目标检测的应用难题11

1.3.2运动目标检测的研究热点12

1.4本章小结13

参考文献13

第2章 运动目标检测概述18

2.1运动目标检测的经典方法18

2.1.1帧间差分法18

2.1.2光流法20

2.1.3背景减除法21

2.2运动目标检测的性能评价24

2.2.1主观评价25

2.2.2客观评价25

2.3运动目标检测的公开数据库28

2.4本章小结42

参考文献42

第3章 基于单像素特征建模的运动目标检测45

3.1相关工作与研究现状45

3.2基于人类视觉亮度敏感性的运动目标检测算法46

3.2.1揭示人类感知规律的韦伯定律47

3.2.2适用于复杂图像背景环境的韦伯比的分析与推导49

3.2.3基于人类视觉亮度敏感性的自适应匹配判断阈值设置52

3.2.4算法描述53

3.2.5自适应匹配判断阈值对算法性能的影响分析55

3.3实验结果及分析56

3.3.1实验环境设置56

3.3.2定性分析59

3.3.3定量分析63

3.4本章小结65

参考文献65

第4章 基于复杂特征建模的运动目标检测68

4.1相关工作与研究现状68

4.2基于改进脉冲耦合神经网络的运动目标检测算法69

4.2.1脉冲耦合神经网络（PCNN）的基础理论70

4.2.2基于改进脉冲耦合神经网络的全局特征提取75

4.2.3算法描述79

4.3实验结果及分析80

4.3.1实验环境设置80

4.3.2定性分析81

4.3.3定量分析88

4.4本章小结90

参考文献90

第5章 基于多源信息建模的运动目标检测93

5.1相关工作与研究现状93

5.2基于红外、可见光多源特征融合建模的运动目标检测算法94

5.2.1红外、可见光多源特征融合的理论基础和优势分析95

5.2.2算法描述98

5.3实验结果及分析101

5.3.1实验环境设置101

5.3.2定性分析102

5.3.3定量分析106

5.4本章小结107

参考文献108

第6章 基于低维子空间分解的运动目标检测109

6.1相关工作与研究现状109

6.1.1低维子空间分解理论基础110

6.1.2低维子空间分解在运动目标检测中的应用111

6.2基于改进在线鲁棒主成分分析的运动目标检测算法112

6.2.1自适应稀疏权重的在线鲁棒主成分分析112

6.2.2算法描述116

6.3实验结果及分析120

6.3.1实验环境设置120

6.3.2定性分析122

6.3.3定量分析126

6.4本章小结128

参考文献128

第7章 基于盲源信号分离的运动目标检测130

7.1相关工作与研究现状130

7.1.1盲源信号分离理论基础131

7.1.2盲源信号分离在运动目标检测中的应用132

7.2基于约束非线性独立成分分析的运动目标检测算法133

7.2.1运动目标检测中的非线性盲源分离问题133

7.2.2算法描述135

7.3实验结果及分析137

7.3.1实验环境设置137

7.3.2定性分析138

7.3.3定量分析141

7.4本章小结142

参考文献142

第8章 基于三维小波变换的运动目标检测144

8.1小波变换基础理论与快速算法145

8.1.1一维小波变换146

8.1.2三维小波变换150

8.2基于三维小波变换的运动目标检测算法155

8.2.1三维小波变换用于运动目标检测的理论分析155

8.2.2算法描述157

8.2.3算法优势分析159

8.3实验结果及分析162

8.3.1实验环境设置162

8.3.2定性分析166

8.3.3定量分析177

8.4本章小结182

参考文献182