随着智慧城市的建设与发展，视频监控在国民经济建设、公共安全等诸多领域得到了广泛的应用，视频数据量呈现爆炸式的增长。视频片段分割是视频分析和基于内容的视频检索的重要步骤，也是生成浓缩视频的前提和基础。监控视频结构单一，视频镜头很少出现，传统的基于镜头边界检测的视频片段分割算法并不适用。视频运动片段分割技术涉及计算机图形学、图像处理、模式识别、人工智能等多个领域，正在向智能化方向迅速发展。《时空域视频运动片段分割理论及应用》立足于各领域对监控视频运动片段分割的迫切需求，借鉴国内外先进的视频时域分割相关理论研究成果，结合课题组多年来的研究基础，开展了时空域视频运动片段分割理论与算法研究。该研究从一个全新的角度来审视视频运动片段分割问题，提出了一种基于视觉感知能量的视频运动片段分割方法，并将其应用到铁路、公安等监控视频中。
　　《时空域视频运动片段分割理论及应用》既有理论介绍，又有实践案例分析，可为视频分析领域的科研工作者提供参考，也可作为数据挖掘、人工智能等新兴专业的研究生教学用书。

第1章 绪论
1．1 概念
1．1．1 视频
1．1．2 监控视频
1．1．3 时空域
1．1．4 时域分割
1．2 监控视频运动片段分割的意义
1．3 应用场景
1．4 本章小结
参考文献

第2章 理论基础
2．1 视频特征
2．1．1 空间特征
2．1．2 时间特征
2．2 模式识别
2．2．1 机器学习
2．2．2 模式识别系统设计
2．2．3 常见的分类算法
2．2．4 评估标准
2．3 图像预处理
2．3．1 空间域处理
2．3．2 频率域处理
2．3．3 经典的图像预处理
2．4 本章小结
参考文献

第3章 视频时域结构化与分割
3．1 视频时域层次结构
3．2 视频时域分割
3．2．1 镜头分割
3．2．2 子镜头分割
3．2．3 场景分割
3．3 监控视频时域层次结构及分割
3．3．1 时域层次结构
3．3．2 时域分割示例
3．4 本章小结
参考文献

第4章 视频时域分割算法
4．1 镜头分割算法
4．1．1 镜头边界检测系统
4．1．2 镜头突变检测
4．1．3 镜头渐变检测
4．1．4 总结
4．2 子镜头分割算法
4．2．1 子镜头分割算法描述
4．2．2 评估和测试集
4．2．3 测试结果
4．3 场景分割算法
4．3．1 特征
4．3．2 场景检测算法
4．3．3 评估和测试集
4．4 本章小结
参考文献

第5章 空域监控视频运动片段分割算法
5．1 基于像素差异的运动片段分割算法
5．1．1 传统的算法
5．1．2 改进后的算法
5．2 基于边缘特征的运动片段分割算法
5．2．1 边缘特征的设计流程
5．2．2 利用Canny算子对图像进行边缘检测
5．2．3 算法评价
5．3 基于分块灰度直方图的运动片段分割算法
5．3．1 分块直方图法的设计流程
5．3．2 分块灰度直方图的相似性比较
5．3．3 算法评价
5．4 基于运动目标检测的运动片段分割算法
5．4．1 背景建模
5．4．2 分割运动片段
5．5 压缩域运动片段分割算法
5．6 分割结果对比分析
5．6．1 定性分析
5．6．2 定量分析
5．7 本章小结
参考文献

第6章 时空域监控视频运动片段分割算法
6．1 时空域算法的引入
6．2 时空域算法的设计与实现
6．2．1 算法设计
6．2．2 运动片段分割
6．3 本章小结
参考文献

第7章 应用实例
7．1 公安监控视频运动片段分割
7．1．1 概述
7．1．2 实现与分析
7．2 铁路隧道视频片段分割
7．2．1 概述
7．2．2 模板匹配法分割隧道视频
7．2．3 分割结果及分析
7．3 本章小结
参考文献