| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 红外小目标检测与跟踪技术研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 红外小目标单帧检测 | 第15页 |
| 1.2.2 红外小目标跟踪算法 | 第15-18页 |
| 1.3 本文组织结构和创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 经典红外小目标跟踪检测与算法概述 | 第21-31页 |
| 2.1 经典红外小目标单帧检测算法 | 第21-26页 |
| 2.1.1 基于最大类间方差的红外小目标检测 | 第21-23页 |
| 2.1.2 基于形态学滤波的红外小目标检测 | 第23-26页 |
| 2.2 经典红外小目标跟踪算法 | 第26-29页 |
| 2.2.1 Meanshift算法 | 第26-28页 |
| 2.2.2 基于互相关匹配的跟踪 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于图像信杂比(SCR)的单帧小目标检测 | 第31-46页 |
| 3.1 多尺度分析与尺度检测 | 第31-33页 |
| 3.1.1 多尺度分析理论 | 第31-32页 |
| 3.1.2 目标尺度检测 | 第32-33页 |
| 3.2 基于SCR特征的单帧小目标检测 | 第33-38页 |
| 3.2.1 固定尺度LOG算子滤波进行初步提取 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于SCR红外小目标检测算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 尺度自适应SCR小目标检测 | 第36-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-44页 |
| 3.3.1 实验设定 | 第38-39页 |
| 3.3.2 地面行人小目标检测实验 | 第39-41页 |
| 3.3.3 地面行车辆小目标检测实验 | 第41-42页 |
| 3.3.4 云层中飞行器小目标检测实验 | 第42-44页 |
| 3.3.5 实验结论 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于LOG分布场和kalman位置预测的红外小目标跟踪 | 第46-64页 |
| 4.1 基于kalman滤波原理和分布场模型描述 | 第46-52页 |
| 4.1.1 kalman滤波原理 | 第46-49页 |
| 4.1.2 分布场模型描述 | 第49-52页 |
| 4.2 基于LOG分布场和kalman位置预测的小目标跟踪 | 第52-58页 |
| 4.2.1 基于LOG分布场的目标跟踪 | 第52-55页 |
| 4.2.2 目标位置kalman预测 | 第55-57页 |
| 4.2.3 基于LOG分布场和kalman位置预测的小目标跟踪算法 | 第57-58页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 4.3.1 低信噪比情况下的目标跟踪 | 第58-60页 |
| 4.3.2 背景灰度变化对跟踪的影响 | 第60-61页 |
| 4.3.3 目标部分被遮挡与抗亮点干扰 | 第61-62页 |
| 4.3.4 小目标跟踪算法性能对比结论 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于目标轨迹分析的动目标提取 | 第64-73页 |
| 5.1 摄像机运动对图像的影响 | 第64-67页 |
| 5.1.1 常用坐标系定义 | 第64-65页 |
| 5.1.2 图像传感器成像原理 | 第65-67页 |
| 5.2 基于目标轨迹的动目标提取 | 第67-70页 |
| 5.2.1 摄像机运动对图像中目标点位置的影响 | 第67-69页 |
| 5.2.2 背景运动补偿后目标轨迹分析 | 第69页 |
| 5.2.3 基于目标轨迹的动目标提取算法 | 第69-70页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第81页 |
