多源协同运动目标检测技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 运动目标检测国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像处理基本算法 | 第18-30页 |
| 2.1 图像滤波 | 第18-20页 |
| 2.1.1 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.1.2 均值滤波 | 第19页 |
| 2.1.3 K近邻平滑滤波器 | 第19-20页 |
| 2.2 图像插值 | 第20-23页 |
| 2.2.1 最近邻插值 | 第20-21页 |
| 2.2.2 双线性内插法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 三次内插法 | 第22-23页 |
| 2.3 差分图像阈值分割 | 第23-26页 |
| 2.3.1 最大类间方差法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 最大熵法 | 第25页 |
| 2.3.3 迭代阈值 | 第25-26页 |
| 2.4 形态学处理 | 第26-28页 |
| 2.4.1 腐蚀与膨胀 | 第27页 |
| 2.4.2 开运算与闭运算 | 第27-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-30页 |
| 第三章 运动目标检测算法研究 | 第30-50页 |
| 3.1 静态背景下的运动目标检测 | 第30-41页 |
| 3.1.1 光流法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第32-35页 |
| 3.1.4 Vibe算法 | 第35-38页 |
| 3.1.5 混合高斯背景模型 | 第38-41页 |
| 3.2 动态背景下的运动目标检测 | 第41-45页 |
| 3.2.1 光流法 | 第41页 |
| 3.2.2 全局运动补偿法 | 第41-45页 |
| 3.3 两种背景差分法实验结果分析 | 第45-49页 |
| 3.4 小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于对齐度的多源图像配准 | 第50-66页 |
| 4.1 对齐度 | 第50-52页 |
| 4.2 原始粒子群优化算法 | 第52-56页 |
| 4.2.1 标准粒子群优化算法 | 第54-55页 |
| 4.2.2 粒子群优化算法的早熟收敛分析 | 第55-56页 |
| 4.3 模拟退火算法 | 第56-59页 |
| 4.4 多源图像配准仿真结果 | 第59-63页 |
| 4.5 小结 | 第63-66页 |
| 第五章 基于对齐度的运动目标检测算法设计与实现 | 第66-76页 |
| 5.1 光学图像序列运动目标检测 | 第66-69页 |
| 5.2 红外图像序列运动目标检测 | 第69-72页 |
| 5.3 光学与红外检测结果的融合 | 第72-75页 |
| 5.4 小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
