基于形态学的微弱运动目标检测技术及应用

摘要	第1-5页
Abstract	第5-15页
第一章 绪论	第15-18页
·课题研究背景及意义	第15-16页
·微弱运动目标检测技术的研究现状	第16页
·课题实践应用	第16-17页
·论文结构及内容安排	第17-18页
第二章 形态学基本理论及应用仿真	第18-39页
·数学形态学发展及研究内容	第18-19页
·二值图像形态学	第19-27页
·数字图像的表示及平移反射	第20-21页
·二值图像的膨胀和腐蚀	第21-23页
·二值图像膨胀和腐蚀的性质	第23-25页
·二值图像开运算和闭运算	第25-26页
·二值图像开闭运算性质	第26-27页
·灰度图像形态学	第27-33页
·预备数学知识	第27-28页
·灰度图像的膨胀和腐蚀	第28-31页
·灰度图像膨胀和腐蚀的性质	第31-32页
·灰度图像开运算和闭运算	第32-33页
·灰度图像开闭运算性质	第33页
·形态学在图像处理中的应用及仿真	第33-37页
·去除噪声点	第34页
·边缘提取	第34-35页
·二值图像边缘提取	第34-35页
·灰度图像边缘提取	第35页
·击中或击不中变换	第35-36页
·细化和粗化	第36-37页
·标注连接分量	第37页
·本章小结	第37-39页
第三章 微弱运动目标检测典型算法分析	第39-57页
·微弱运动目标背景	第39-45页
·微弱运动目标可视性能研究	第39-45页
·人眼对亮度的分辨能力	第39-40页
·人眼对灰度的分辨能力	第40-42页
·微弱目标可视性能描述	第42-45页
·微弱运动目标检测流程	第45页
·背景抑制	第45-48页
·背景抑制方法概述	第45-46页
·典型背景抑制技术	第46-48页
·图像差分	第46页
·二维最小均方误差滤波背景抑制法	第46-47页
·中值滤波法	第47-48页
·高通滤波法	第48页
·目标分割	第48-51页
·目标分割原理及概述	第48-49页
·常见目标分割方法介绍	第49-51页
·基于图像序列的微弱运动目标检测方法	第51-56页
·微弱运动目标检测方法概述	第51-52页
·典型微弱运动目标检测方法回顾	第52-55页
·其他检测算法	第55-56页
·本章小结	第56-57页
第四章 一种新的序列图像中微弱运动目标检测方法	第57-78页
·基于灰度形态学的背景抑制	第57-61页
·形态学背景抑制算法介绍	第57-58页
·启发式处理	第58-59页
·结构元素的选取	第59-61页
·基于灰度形态学的背景抑制算法实验与分析	第61-71页
·不同背景抑制算法仿真	第61-65页
·仿真实验	第61页
·实验结果	第61-64页
·性能分析	第64页
·实验总结	第64-65页
·启发式处理仿真	第65-69页
·仿真实验	第65页
·实验结果	第65-67页
·性能分析	第67-69页
·实验总结	第69页
·结构元素选择仿真	第69-71页
·仿真实验	第69页
·实验结果	第69-70页
·性能分析	第70页
·实验总结	第70-71页
·基于相邻三帧再分割的轨迹能量累积法	第71-74页
·目标代表点的选取	第71页
·相邻三帧再分割法	第71-73页
·基于轨迹能量累积的目标检测法	第73-74页
·目标检测算法实验与分析	第74-77页
·仿真实验	第74页
·实验结果	第74-77页
·实验总结	第77页
·本章小结	第77-78页
第五章 总结	第78-80页
·本文工作	第78页
·展望	第78-79页
·应用	第79-80页
致谢	第80-81页
参考文献	第81-84页
个人简历及攻读硕士学位期间的研究成果	第84-85页