基于图像时空梯度的运动目标检测技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-30页 |
| ·研究背景及意义 | 第18-19页 |
| ·相关技术及其研究动态 | 第19-28页 |
| ·运动估计技术 | 第19-23页 |
| ·目标检测技术 | 第23-26页 |
| ·虚警信号抑制技术 | 第26-27页 |
| ·图像滤波技术 | 第27-28页 |
| ·主要工作与研究成果 | 第28页 |
| ·论文安排 | 第28-30页 |
| 第二章 运动场光流分析技术 | 第30-39页 |
| ·光流方程及其传统求解技术 | 第30-31页 |
| ·Lucas-Kanade算法 | 第30-31页 |
| ·Uras&Barron算法 | 第31页 |
| ·光流方程适用条件 | 第31-34页 |
| ·光流方程的运动限制 | 第32页 |
| ·光流方程的梯度限制 | 第32-34页 |
| ·改进光流方程 | 第34-36页 |
| ·高速运动的改进 | 第34页 |
| ·空域梯度的改进 | 第34-36页 |
| ·改进光流方程算法 | 第36页 |
| ·改进光流方程算法试验仿真 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 复杂全域运动分析技术 | 第39-59页 |
| ·摄像机二维透视投影模型 | 第39-40页 |
| ·二维运动场的参数模型 | 第40-43页 |
| ·缩放运动参数方程 | 第40-42页 |
| ·旋转运动参数方程 | 第42-43页 |
| ·平移运动参数方程 | 第43页 |
| ·复杂运动参数方程 | 第43页 |
| ·基于关联域的复杂全域运动估计技术 | 第43-47页 |
| ·关联域匹配法 | 第43-45页 |
| ·复杂全域运动参数 | 第45-47页 |
| ·基于光流方程的复杂全域运动估计技术 | 第47-53页 |
| ·基于逼近的改进光流方程算法 | 第48-49页 |
| ·基于LS的改进光流方程算法 | 第49-50页 |
| ·全域运动参数的获取 | 第50-53页 |
| ·仿真试验 | 第53-58页 |
| ·基于关联域的运动估计算法 | 第53-55页 |
| ·基于光流方程的运动估计算法 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于摄像机的车辆测速仪 | 第59-69页 |
| ·基于摄像机的车辆测速仪模型 | 第59-60页 |
| ·图像空间与现实空间距离映射 | 第60-64页 |
| ·立体视觉测距技术 | 第60-62页 |
| ·基于车道线的空间距离估计算法 | 第62-64页 |
| ·基于单摄像机的车辆测速仪 | 第64-65页 |
| ·车辆检测及测速系统性能分析 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 自适应杂波估计技术 | 第69-90页 |
| ·自适应杂波估计算法基本框架 | 第69-70页 |
| ·杂波估计性能检验与评价方法 | 第70-73页 |
| ·基于微小目标的信杂比定义 | 第70-71页 |
| ·局域信杂比增益定义 | 第71-72页 |
| ·残差图像的正态性检验 | 第72-73页 |
| ·残差图像的相关函数检验 | 第73页 |
| ·基于邻域梯度平方累积函数最小原则的杂波估计 | 第73-78页 |
| ·像素空域梯度邻域误差平方累积函数分析 | 第74-76页 |
| ·基于梯度MCSE的自适应杂波估计算法 | 第76-78页 |
| ·基于邻域梯度相关性的背景杂波估计 | 第78-83页 |
| ·图像杂波空域梯度归一化协方差函数分析 | 第78-80页 |
| ·基于梯度MNCF的自适应杂波估计算法 | 第80-83页 |
| ·仿真试验与性能评价 | 第83-89页 |
| ·基于邻域梯度MCSE杂波估计性能 | 第83-86页 |
| ·基于邻域梯度相关性的背景杂波估计 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 固定背景微小目标检测技术 | 第90-105页 |
| ·传统微小目标检测技术 | 第90-94页 |
| ·单帧检测算法 | 第91-92页 |
| ·多帧检测算法 | 第92-94页 |
| ·空时联合集成检测算法及其性能分析 | 第94-101页 |
| ·时域集成系统性能分析 | 第96-98页 |
| ·轨迹约束集成系统及其性能分析 | 第98-101页 |
| ·仿真试验 | 第101-104页 |
| ·基于梯度MCSE的空时联合域检测系统性能分析 | 第102-103页 |
| ·基于梯度MNCF的时空联合域检测系统性能分析 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第七章 自适应复杂噪声滤波技术 | 第105-128页 |
| ·图像中主要噪声的概率密度函数 | 第105-109页 |
| ·高斯噪声 | 第106页 |
| ·约翰逊噪声 | 第106页 |
| ·椒盐(脉冲)噪声 | 第106页 |
| ·瑞利噪声 | 第106-107页 |
| ·伽马(爱尔兰)噪声 | 第107页 |
| ·指数分布噪声 | 第107页 |
| ·均匀分布噪声 | 第107-108页 |
| ·散粒噪声 | 第108页 |
| ·产生─复合噪声 | 第108页 |
| ·光子噪声 | 第108-109页 |
| ·1/f噪声 | 第109页 |
| ·复杂噪声 | 第109页 |
| ·噪声抑制性能检验与评价方法 | 第109-110页 |
| ·基于区域分割的复杂噪声滤波技术 | 第110-116页 |
| ·复杂噪声对梯度CSE的影响 | 第111-113页 |
| ·图像背景广义平稳区域分割 | 第113-114页 |
| ·基于梯度MCSE的自适应滤波算法 | 第114-116页 |
| ·基于梯度MNCF的复杂噪声滤波技术 | 第116-121页 |
| ·复杂噪声对图像梯度NCF的影响 | 第116-119页 |
| ·基于梯度MNCF的自适应滤波算法 | 第119-121页 |
| ·仿真试验与性能评价 | 第121-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 第八章 运动背景微小目标检测技术 | 第128-141页 |
| ·基于运动场特征矢量集的微小目标检测算法 | 第128-130页 |
| ·基于运动场时域集成的微小目标检测算法 | 第130-132页 |
| ·疑似目标运动场检测 | 第131页 |
| ·目标运动场的集成检测 | 第131-132页 |
| ·运动场时域集成及性能分析 | 第132-137页 |
| ·仿真试验 | 第137-139页 |
| ·基于轨迹跟踪的集成检测仿真 | 第137-138页 |
| ·基于聚类的集成检测仿真 | 第138-139页 |
| ·本章小结 | 第139-141页 |
| 全文总结 | 第141-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
| 参考文献 | 第144-155页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第155-156页 |
| 攻博期间参与的研究项目 | 第156页 |
