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基于可见光和红外热像仪的双目视觉运动目标跟踪

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
缩略词第14-15页
第一章 绪论第15-25页
   ·研究背景第15页
   ·研究问题的发展与现状第15-21页
     ·视频监控系统的发展与现状第15-17页
     ·基于立体视觉的智能监控第17-20页
     ·相关技术及存在问题第20-21页
   ·本文的主要研究工作第21-23页
   ·本文的内容安排第23-25页
第二章 二维直方图阈值分割算法第25-42页
   ·阈值分割概述第25-27页
   ·二维熵阈值线分割法第27-34页
     ·二维熵阈值点分割法第28-30页
     ·二维熵阈值线分割法第30-32页
     ·分步骤二维熵阈值线分割算法第32-34页
   ·基于二维直方图质心的阈值点分割方法第34-36页
     ·二维直方图特性分析第34-35页
     ·基于二维直方图质心的阈值点分割技术第35-36页
   ·实验结果及分析第36-41页
     ·分步骤二维熵阈值线分割算法实验结果及分析第36-39页
     ·基于二维质心的阈值点分割算法实验结果及分析第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第三章 基于单目视觉的运动目标检测与跟踪第42-60页
   ·运动目标检测与定位第42-46页
     ·概述第42-43页
     ·基于帧间差和背景差的运动目标检测与定位第43-46页
   ·运动目标跟踪第46-53页
     ·运动角点提取第46-49页
     ·运动角点位置预测第49-50页
     ·运动角点匹配第50-51页
     ·运动角点分类第51-52页
     ·区域跟踪第52-53页
   ·实验及分析第53-58页
     ·运动目标检测实验结果与分析第53-56页
     ·运动目标匹配跟踪实验结果与分析第56-58页
   ·本章小结第58-60页
第四章 异源图像视差匹配第60-74页
   ·概述第60-62页
   ·基于运动区域的视差匹配第62-64页
   ·本文立体匹配算法第64-69页
     ·基于目标列向量邻域的相关粗匹配第64-65页
     ·基于投票策略的视差初步筛选第65-66页
     ·基于NMI特征的视差二次匹配第66-69页
   ·实验及分析第69-72页
     ·匹配窗口宽度的选取第70页
     ·本文算法匹配试验第70-72页
   ·本章小结第72-74页
第五章 立体视觉第74-103页
   ·概述第74-77页
   ·双目立体测距原理第77-82页
     ·摄像机模型第77-79页
     ·立体视觉原理第79-80页
     ·空间点三维重建方法第80-81页
     ·统一坐标系下的空间点三维重建第81-82页
   ·本文方法第82-90页
     ·本文空间点三维重建模型第82-86页
     ·未知参数标定思路第86-87页
     ·采集真实数据第87-89页
     ·具体实施步骤第89-90页
   ·简化模型第90-94页
     ·立体平行摄像模式第91-92页
     ·立体汇聚摄像模式第92-93页
     ·未知参数标定第93-94页
   ·实验及分析第94-102页
     ·双可见光立体测距第94-98页
     ·红外热像仪—可见光空间点三维重建第98-102页
   ·本章小结第102-103页
第六章 基于双目立体视觉的目标跟踪定位第103-113页
   ·运动目标三维坐标估计第103-105页
   ·双匹配约束第105-107页
   ·基于双目视觉的运动目标跟踪第107-108页
   ·实验及分析第108-112页
   ·本章小结第112-113页
第七章 总结与展望第113-116页
   ·本文主要工作与创新第113-115页
     ·本文的主要研究内容和成果第113-114页
     ·本文的主要创新第114-115页
   ·进一步工作展望第115-116页
参考文献第116-127页
致谢第127-128页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第128-129页

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