| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状及面临的问题 | 第15-17页 |
| 1.2.1 红外目标跟踪研究现状及发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.2.2 红外探测技术所面临的问题 | 第16-17页 |
| 1.3 红外视频图像运动目标跟踪算法概述 | 第17-19页 |
| 1.3.1 目标跟踪算法的现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 红外目标跟踪算法现状 | 第18-19页 |
| 1.3.3 本文算法的创新点 | 第19页 |
| 1.4 论文主要工作及章节安排 | 第19-23页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 红外图像特性分析及预处理 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 红外成像特性分析 | 第23-26页 |
| 2.2.1 红外成像系统 | 第23-24页 |
| 2.2.2 红外图像的特点 | 第24-25页 |
| 2.2.3 红外图像目标的数学模型 | 第25-26页 |
| 2.3 红外图像的预处理 | 第26-30页 |
| 2.3.1 图像去噪处理 | 第26-29页 |
| 2.3.2 图像去噪实验验证 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-33页 |
| 第三章 基于视觉注意机制的加权SURF算法 | 第33-49页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 传统的SURF算法 | 第33-39页 |
| 3.2.1 算法的整体流程 | 第34页 |
| 3.2.2 SURF特征点的提取 | 第34-37页 |
| 3.2.3 SURF特征点匹配 | 第37-38页 |
| 3.2.4 目标跟踪部分 | 第38-39页 |
| 3.3 基于视觉注意机制的加权SURF算法 | 第39-43页 |
| 3.3.1 视觉注意机制 | 第39-40页 |
| 3.3.2 算法的整体流程 | 第40-41页 |
| 3.3.3 目标跟踪部分 | 第41-43页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第43-48页 |
| 3.4.1 不同区域的目标定位结果 | 第43-46页 |
| 3.4.2 相同区域的目标定位结果 | 第46-47页 |
| 3.4.3 不同算法的目标定位误差比较 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于加权SURF的尺度自适应红外目标跟踪算法 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 算法的整体流程 | 第49-54页 |
| 4.2.1 目标的初始化阶段 | 第50页 |
| 4.2.2 目标的预测阶段 | 第50-53页 |
| 4.2.3 特征点提取和匹配阶段 | 第53页 |
| 4.2.4 跟踪阶段 | 第53页 |
| 4.2.5 更新阶段 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第54-60页 |
| 4.3.1 主观的视觉效果 | 第54-58页 |
| 4.3.2 客观的数据分析 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于灰度模型五框法的抗遮挡红外目标跟踪算法 | 第61-77页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 算法的整体流程 | 第61-68页 |
| 5.2.1 灰度直方图的建立 | 第64-66页 |
| 5.2.2 目标跟踪阶段 | 第66-68页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第68-75页 |
| 5.3.1 主观的视觉效果 | 第68-72页 |
| 5.3.2 客观的数据分析 | 第72-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 工作总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 作者简介 | 第87-88页 |