基于红外视频的运动舰船检测与跟踪
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 红外运动舰船检测的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 红外运动舰船跟踪的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 红外运动舰船检测与跟踪算法存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3.1 红外运动舰船检测存在的问题 | 第14页 |
| 1.3.2 红外运动舰船跟踪存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容与章节安排 | 第15-17页 |
| 2 红外舰船图像的预处理 | 第17-24页 |
| 2.1 红外图像的简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 红外图像的直方图特点 | 第18-19页 |
| 2.2 红外舰船目标的预处理 | 第19-23页 |
| 2.2.1 高斯滤波 | 第19-20页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.2.3 均值滤波 | 第21页 |
| 2.2.4 形态学处理 | 第21-22页 |
| 2.2.5 信噪比分析 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于红外视频的运动舰船检测算法 | 第24-39页 |
| 3.1 运动目标检测算法 | 第24-30页 |
| 3.1.1 Surendra背景估计法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 码本模型 | 第26-28页 |
| 3.1.3 高斯混合模型 | 第28-30页 |
| 3.2 基于ViBe改进算法的舰船检测 | 第30-34页 |
| 3.2.1 ViBe算法介绍 | 第30-32页 |
| 3.2.2 ViBe算法的改进 | 第32-33页 |
| 3.2.3 运动舰船检测流程 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于红外视频的舰船跟踪算法 | 第39-49页 |
| 4.1 研究目标跟踪算法的意义 | 第39页 |
| 4.2 目标跟踪算法的研究 | 第39-45页 |
| 4.2.1 MeanShift算法 | 第39-42页 |
| 4.2.2 STC跟踪算法 | 第42-45页 |
| 4.3 红外运动舰船的跟踪结果及分析 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 红外运动舰船检测与跟踪软件平台设计 | 第49-61页 |
| 5.1 软件的开发环境及其配置 | 第49-50页 |
| 5.1.1 OpenCV的介绍 | 第49页 |
| 5.1.2 OpenCV的配置 | 第49-50页 |
| 5.2 软件平台的总体设计 | 第50-51页 |
| 5.3 软件平台的实现 | 第51-57页 |
| 5.3.1 视频加载模块 | 第51-52页 |
| 5.3.2 运动目标检测模块 | 第52-53页 |
| 5.3.3 目标区域提取模块 | 第53-54页 |
| 5.3.4 目标跟踪模块 | 第54页 |
| 5.3.5 软件平台的功能介绍 | 第54-57页 |
| 5.4 软件平台的测试 | 第57-60页 |
| 5.4.1 高斯混合模型运行结果与分析 | 第57-58页 |
| 5.4.2 背景估计法运行的结果与分析 | 第58-59页 |
| 5.4.3 ViBe改进算法的结果与分析 | 第59-60页 |
| 5.4.4 软件平台的性能评价 | 第60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
