图象分割与运动目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究的背景、来源及目的意义 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪系统技术概述 | 第10-11页 |
| ·图象分割与目标跟踪技术发展及现状 | 第11-16页 |
| ·图象分割技术发展及现状 | 第11-14页 |
| ·目标跟踪技术发展及现状 | 第14-16页 |
| ·目标跟踪系统的应用 | 第16页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第16-18页 |
| ·论文的主要内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 经典图象分割算法 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·图象边缘检测法 | 第18-20页 |
| ·图象阈值分割法 | 第20-26页 |
| ·均值比例阈值法 | 第22页 |
| ·最大类间方差法 | 第22-24页 |
| ·最大熵阈值分割 | 第24-25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的红外图象阈值分割算法 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于二维直方图的分割算法 | 第27-32页 |
| ·二维灰度直方图 | 第27-28页 |
| ·基于二维灰度直方图的分类准则函数的构造 | 第28-31页 |
| ·实验结果比较及分析 | 第31-32页 |
| ·基于量子遗传算法的最佳阈值搜索法 | 第32-38页 |
| ·遗传算法 | 第32-35页 |
| ·量子遗传算法 | 第35-38页 |
| ·实验及结果分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 序列图象中运动目标跟踪算法 | 第39-58页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于序列图象帧内信息的目标形心跟踪算法 | 第39-43页 |
| ·形心跟踪法原理 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·基于序列图象帧内——帧间信息的目标跟踪算法 | 第43-57页 |
| ·Kalman预测跟踪器 | 第43-48页 |
| ·Mean-shift匹配跟踪器 | 第48-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 目标跟踪算法在硬件系统中的实现 | 第58-66页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·自动跟踪平台 | 第58-61页 |
| ·核心器件及其简介 | 第58-60页 |
| ·DSP软件算法的选择 | 第60-61页 |
| ·测试平台的设计 | 第61-63页 |
| ·硬件系统达到的各项技术指标 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第73页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第73-74页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
