摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-18页 |
1.1 基于人工免疫的刑侦目标检测与跟踪研究意义 | 第9-10页 |
1.2 刑侦目标检测与跟踪研究现状及进展 | 第10-15页 |
1.2.1 刑侦目标检测方法的发展 | 第11-12页 |
1.2.2 目标检测研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 目标跟踪研究现状 | 第13-15页 |
1.3 刑侦目标检测跟踪的关键因素 | 第15-16页 |
1.4 论文主要研究工作与结构安排 | 第16-18页 |
第二章 红外刑侦图像的分析 | 第18-29页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 红外刑侦目标数据库的搭建 | 第18-19页 |
2.3 红外刑侦图像的特征难点及分析 | 第19-27页 |
2.3.1 正常红外刑侦车辆分析 | 第20-22页 |
2.3.2 简单背景刑侦车辆分析 | 第22-24页 |
2.3.3 红外刑侦手印痕迹分析 | 第24-27页 |
2.4 红外刑侦目标的检测与跟踪存在的问题 | 第27页 |
2.5 本章小结 | 第27-29页 |
第三章 基于生长免疫域和克隆阈值的红外目标分割 | 第29-42页 |
3.1 引言 | 第29-30页 |
3.2 克隆选择算法的基本原理 | 第30-32页 |
3.2.1 最优熵阈值的概念 | 第30-32页 |
3.2.2 克隆阈值的获取 | 第32页 |
3.3 生长免疫域的基本原理 | 第32-34页 |
3.4 基于生长免疫域的分割算法 | 第34-36页 |
3.4.1 种子点的自动选取 | 第35页 |
3.4.2 基于生长免疫域的区域生长 | 第35-36页 |
3.5 实验结果分析 | 第36-41页 |
3.5.1 生长免疫域效果分析 | 第36-38页 |
3.5.2 检测分割算法对比分析 | 第38-40页 |
3.5.3 定量评价规则及结果分析 | 第40-41页 |
3.6 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 具有自适应生长免疫域的红外图像提取算法 | 第42-51页 |
4.1 引言 | 第42页 |
4.2 具有自适应生长免疫域的目标提取算法 | 第42-47页 |
4.2.1 K均值聚类获取种子点 | 第43-44页 |
4.2.2 边缘梯度信息 | 第44-45页 |
4.2.3 自适应生长免疫域 | 第45-47页 |
4.3 实验结果分析 | 第47-50页 |
4.3.1 最佳自适应生长免疫域的选择 | 第47-48页 |
4.3.2检测分割算法准确性对比实验 | 第48-50页 |
4.4 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 基于结构形态几何生长的边缘模糊红外目标提取 | 第51-58页 |
5.1 引言 | 第51-52页 |
5.2 基于结构形态几何生长的红外目标提取算法 | 第52-54页 |
5.2.1 最大熵阈值计算 | 第52-53页 |
5.2.2 目标区域块特征点获取 | 第53页 |
5.2.3 区域几何生长 | 第53-54页 |
5.3 实验与分析 | 第54-57页 |
5.4 本章小结 | 第57-58页 |
第六章 基于运动估计的红外刑侦目标的跟踪 | 第58-69页 |
6.1 引言 | 第58页 |
6.2 红外刑侦目标跟踪问题分析 | 第58-61页 |
6.2.1 刑侦遮挡问题分析 | 第58-59页 |
6.2.2 目标特征的选择 | 第59-61页 |
6.3 匀速运动的刑侦遮挡目标的跟踪算法 | 第61-64页 |
6.3.1 基于运动估计的刑侦目标跟踪算法 | 第61-63页 |
6.3.2 实验结果分析 | 第63-64页 |
6.4 非匀速运动的刑侦遮挡目标的跟踪算法 | 第64-68页 |
6.4.1 背景差分法 | 第64页 |
6.4.2 基于背景差分和运动估计的刑侦目标跟踪算法 | 第64-66页 |
6.4.3 实验结果分析 | 第66-68页 |
6.5 本章小结 | 第68-69页 |
第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
7.1 研究总结 | 第69-70页 |
7.2 存在的问题及工作展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-77页 |
发表论文和科研情况说明 | 第77-78页 |
致谢 | 第78页 |