地空背景下扩展目标稳定跟踪技术研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·目标跟踪技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·地空背景下扩展目标跟踪技术的关键问题和难点 | 第16-19页 |
| ·扩展目标的特点 | 第16-17页 |
| ·地空背景的特点 | 第17-18页 |
| ·稳定跟踪的难点 | 第18-19页 |
| ·本文的结构安排 | 第19-22页 |
| 2 扩展目标跟踪技术的基本理论和方法 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·一般扩展目标跟踪算法流程 | 第22-31页 |
| ·背景建模算法 | 第24页 |
| ·搜索算法 | 第24-26页 |
| ·图像特征相似性度量方法 | 第26-28页 |
| ·模板更新算法 | 第28-31页 |
| ·目标跟踪技术 | 第31-33页 |
| ·基于相关的目标跟踪算法 | 第31-32页 |
| ·Meanshift 算法 | 第32-33页 |
| ·扩展目标稳定跟踪技术难点 | 第33-37页 |
| ·扩展目标尺度和角度的变化 | 第34页 |
| ·短时部分遮挡 | 第34-36页 |
| ·算法的性能评估 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于线段特征的扩展目标跟踪技术研究 | 第38-56页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·扩展目标的常见特征介绍 | 第38-46页 |
| ·梯度方向直方图 | 第38-40页 |
| ·纹理特征 | 第40-42页 |
| ·角点特征 | 第42-44页 |
| ·基于加权的图像信息熵 | 第44-46页 |
| ·扩展目标多特征融合方式 | 第46-49页 |
| ·并行融合算法 | 第47-48页 |
| ·串行融合算法 | 第48页 |
| ·特征的在线选择 | 第48-49页 |
| ·基于线段和边缘灰度直方图的目标跟踪算法 | 第49-54页 |
| ·算法流程 | 第49-52页 |
| ·实验结果和讨论 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 4 地空背景下模板匹配算法中的关键技术研究 | 第56-72页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·基于加权图像信息熵的初始位置修正算法 | 第58-62页 |
| ·算法流程和实现 | 第59-61页 |
| ·实验结果和分析 | 第61-62页 |
| ·基于 SIFT 特征的模板尺度更新算法 | 第62-70页 |
| ·尺度不变特征(SIFT) | 第63-67页 |
| ·算法流程 | 第67-68页 |
| ·实验结果和分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 5 基于稀疏特征和外观模型的目标跟踪技术研究 | 第72-96页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·算法理论基础 | 第73-82页 |
| ·压缩感知理论 | 第73-75页 |
| ·稀疏特征 | 第75-77页 |
| ·产生式模型 | 第77-78页 |
| ·判别式模型 | 第78-82页 |
| ·一种改进的实时压缩跟踪算法 | 第82-90页 |
| ·朴素 Bayes 分类器的构建和更新 | 第83-84页 |
| ·算法流程 | 第84-85页 |
| ·对遮挡的处理 | 第85-86页 |
| ·对尺寸变化的处理 | 第86-87页 |
| ·粗精跟踪算法 | 第87-88页 |
| ·仿真分析 | 第88-90页 |
| ·融合 SIFT 特征的压缩跟踪算法 | 第90-95页 |
| ·SVM 分类器的构建和更新 | 第91页 |
| ·模板尺寸更新 | 第91-92页 |
| ·算法流程 | 第92页 |
| ·实验及结论分析 | 第92-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 6 总结与展望 | 第96-100页 |
| ·论文主要研究内容 | 第96-97页 |
| ·论文主要创新点 | 第97-98页 |
| ·需要进一步研究的问题和方向 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第111-112页 |
