第1章　概述
　1.1　基本概念
　1.2　研究進(jìn)展
　1.3　技術(shù)難點(diǎn)分析
　1.4　主要應(yīng)用領(lǐng)域
第2章　典型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)及適用性分析
　2.1　基于光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　　2.1.1　基本概念
　　2.1.2　算法原理
　　2.1.3　常見(jiàn)的光流法
　2.2　基于幀差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　　2.2.1　基本思想
　　2.2.2　算法流程
　2.3　基于背景差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
　　2.3.1　基本思想 第1章　概述
　1.1　基本概念
　1.2　研究進(jìn)展
　1.3　技術(shù)難點(diǎn)分析
　1.4　主要應(yīng)用領(lǐng)域
第2章　典型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)及適用性分析
　2.1　基于光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　　2.1.1　基本概念
　　2.1.2　算法原理
　　2.1.3　常見(jiàn)的光流法
　2.2　基于幀差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　　2.2.1　基本思想
　　2.2.2　算法流程
　2.3　基于背景差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
　　2.3.1　基本思想
　　2.3.2　算法流程
　2.4　混合高斯背景建模
　　2.4.1　混合高斯背景模型的建立
　　2.4.2　混合高斯背景模型的更新
　2.5　不同運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的適用性分析
第3章　攝像機(jī)畸變校正技術(shù)
　3.1　數(shù)理模型
　　3.1.1　坐標(biāo)系
　　3.1.2　攝像機(jī)標(biāo)定模型
　　3.1.3　非線性畸變模型
　3.2　攝像機(jī)標(biāo)定方法的分類
　　3.2.1　基于標(biāo)定物的標(biāo)定法
　　3.2.2　攝像機(jī)自標(biāo)定方法
　　3.2.3　基于主動(dòng)視覺(jué)的標(biāo)定方法
　　3.2.4　不同攝像機(jī)標(biāo)定方法的適用性分析
　3.3　基于GPU的畸變校正加速算法
　　3.3.1　采用CUDA技術(shù)的GPU
　　3.3.2　基于網(wǎng)格標(biāo)定的校正技術(shù)原理
　　3.3.3　GBGC算法概述
　　3.3.4　GBGC算法關(guān)鍵步驟
　3.4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
第4章　靜態(tài)場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　4.1　基本原理
　4.2　分類特征的選擇
　　4.2.1　顏色特征
　　4.2.2　紋理特征
　4.3　相似性度量的定義
　4.4　基于Choquet積分的特征融合
　4.5　基于自適應(yīng)閾值的圖像分割算法
　　4.5.1　定義
　　4.5.2　基本步驟
　　4.5.3　閾值更新策略
　4.6　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
　　4.6.1　顏色特征選擇實(shí)驗(yàn)
　　4.6.2　ULBP紋理特征選擇實(shí)驗(yàn)
　　4.6.3　自適應(yīng)分類閾值確定實(shí)驗(yàn)
　　4.6.4　復(fù)雜背景條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
　　4.6.5　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果的定量分析
第5章　動(dòng)態(tài)場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　5.1　基本原理
　5.2　基于多尺度Harris角點(diǎn)SAM的圖像配準(zhǔn)算法
　　5.2.1　算法基礎(chǔ)
　　5.2.2　算法描述
　　5.2.3　多尺度邊緣檢測(cè)算法
　　5.2.4　多尺度Hartis角點(diǎn)檢測(cè)算法
　　5.2.5　相似性測(cè)度的定義及誤匹配點(diǎn)對(duì)的刪除
　　5.2.6　圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
　5.3　基于幀差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
　　5.3.1　算法描述
　　5.3.2　具體實(shí)現(xiàn)
　　5.3.3　幀差法實(shí)驗(yàn)
　5.4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
第6章　紅外圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　6.1　基本原理
　6.2　基于小波系數(shù)相關(guān)度的圖像去噪增強(qiáng)算法
　　6.2.1　問(wèn)題描述
　　6.2.2　算法描述
　　6.2.3　具體實(shí)現(xiàn)
　　6.2.4　圖像去噪增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)
　6.3　特征的相似性度量
　6.4　基于Sugeno模糊積分的分類特征融合
　6.5　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
第7章　基于雙目視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
　7.1　雙目視覺(jué)基本原理
　7.2　實(shí)現(xiàn)步驟
　7.3　雙目攝像機(jī)標(biāo)定
　7.4　雙目立體匹配
　　7.4.1　特殊性及難點(diǎn)
　　7.4.2　具體實(shí)現(xiàn)
第8章　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在智能監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用
　8.1　智能監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展歷程
　8.2　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用情況
參考文獻(xiàn)