| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-19页 |
| ·红外成像技术的介绍 | 第7-8页 |
| ·目标跟踪研究的背景与意义 | 第8-10页 |
| ·目标跟踪常用方法 | 第10-14页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第12页 |
| ·基于活动轮廓的跟踪 | 第12页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第12-13页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第13-14页 |
| ·数字信号处理器(DSP)的发展以及在图像处理方面的优势 | 第14-16页 |
| ·主要研究的任务以及论文结构 | 第16-19页 |
| ·主要研究任务 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 2 基于目标特征跟踪的理论分析 | 第19-38页 |
| ·红外视频信号处理流程 | 第19页 |
| ·红外图像的预处理 | 第19-23页 |
| ·非均匀性校正 | 第19-21页 |
| ·直方图均衡化 | 第21-23页 |
| ·基于特征的目标跟踪方法 | 第23-30页 |
| ·图像特征提取的研究 | 第23-25页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第25-30页 |
| ·基于KLT特征点目标跟踪算法实现 | 第30-37页 |
| ·KLT特征点检测算法原理 | 第31-32页 |
| ·KLT特征点跟踪 | 第32-35页 |
| ·算法实现流程 | 第35页 |
| ·结果分析 | 第35-37页 |
| ·本章总结 | 第37-38页 |
| 3 PCA-KLT特征点跟踪算法 | 第38-62页 |
| ·主成分分析方法 | 第38-49页 |
| ·数据表示方法 | 第38-39页 |
| ·协方差 | 第39-40页 |
| ·K-L变换 | 第40-42页 |
| ·奇异值分解(SVD) | 第42-46页 |
| ·PCA基本原理 | 第46-49页 |
| ·基于PCA-KLT特征点跟踪算法 | 第49-61页 |
| ·特征描述 | 第49-50页 |
| ·更新特征向量以及均值 | 第50页 |
| ·特征点跟踪 | 第50-52页 |
| ·多尺度跟踪方法 | 第52-53页 |
| ·算法实现过程 | 第53-55页 |
| ·算法仿真结果分析 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于多核DSP的目标跟踪算法的实现 | 第62-79页 |
| ·硬件平台的设计 | 第63-71页 |
| ·核心处理芯片TMS320C6678 | 第64-65页 |
| ·基于TMS320C6678的电路设计 | 第65-71页 |
| ·软件开发环境的介绍 | 第71-73页 |
| ·CCSv5集成开发环境介绍 | 第71-72页 |
| ·SYS/BIOS介绍 | 第72-73页 |
| ·基于TMS320C6678的改进的特征点跟踪算法的实现及优化 | 第73-74页 |
| ·算法并行实现方法 | 第73页 |
| ·算法优化过程 | 第73-74页 |
| ·实验与分析 | 第74-77页 |
| ·本章总结 | 第77-79页 |
| 5 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·本文总结 | 第79-80页 |
| ·后期工作展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 附录 | 第87页 |