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红外弱小多目标实时检测跟踪技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-14页
第1章 绪论第14-26页
   ·课题研究背景及意义第14-16页
   ·相关技术与国内外研究现状第16-23页
     ·图像预处理研究现状第17-20页
     ·弱小多目标检测研究现状第20-22页
     ·弱小目标多跟踪研究现状第22-23页
   ·本文的主要研究工作和章节安排第23-26页
     ·本文的主要研究工作第23-24页
     ·本文章节安排第24-26页
第二章 红外弱小多目标图像预处理算法研究第26-50页
   ·引言第26页
   ·红外弱小多目标图像特征分析第26-32页
     ·红外成像原理第26-28页
     ·红外弱小目标模型分析第28-30页
     ·红外图像背景特性分析第30-31页
     ·红外图像噪声特性分析第31-32页
   ·常见的红外弱小多目标图像预处理方法第32-38页
     ·空间域图像预处理方法第32-34页
     ·变换域图像预处理方法第34-37页
     ·时间域图像预处理方法第37-38页
   ·采用剪切波变换的红外弱小多目标图像预处理算法第38-49页
     ·剪切波变换简介第39-41页
     ·拉普拉斯分布下的剪切波域低频贝叶斯估计第41-43页
     ·剪切波域高频子带处理第43-44页
     ·采用剪切波变换图像预处理算法的实现第44-45页
     ·实验结果及分析第45-49页
   ·本章小结第49-50页
第三章 复杂背景下基于尺度空间理论的红外弱小多目标检测第50-66页
   ·引言第50-51页
   ·常见的红外弱小多目标检测方法第51-54页
     ·局部极大值法第51页
     ·最大类间方差法第51-52页
     ·动态规划法第52-54页
     ·图像流法第54页
   ·基于尺度空间理论的红外弱小多目标检测第54-65页
     ·尺度空间理论简介第54-55页
     ·弱小目标成像模型分析第55-56页
     ·基于尺度空间的红外弱小目标检测算法第56-61页
     ·实验结果及分析第61-65页
   ·本章小结第65-66页
第四章 红外弱小多目标实时跟踪算法研究第66-92页
   ·引言第66页
   ·多目标跟踪关键问题第66-67页
   ·粒子滤波理论简介第67-74页
     ·状态空间模型与贝叶斯估计第68-70页
     ·重要性采样第70-72页
     ·粒子滤波的退化和重采样第72-73页
     ·粒子滤波的收敛性问题第73-74页
   ·辅助粒子滤波及其改进第74-76页
     ·辅助粒子滤波第74-75页
     ·辅助粒子滤波采样粒子的优化第75-76页
   ·图模型理论第76-80页
     ·图的邻域系统和簇第77-78页
     ·图模型的表示第78-80页
   ·结合改进辅助粒子滤波与图模型的红外多目标跟踪第80-90页
     ·改进辅助粒子滤波与图模型结合的跟踪算法第80-85页
     ·实验结果及分析第85-90页
   ·本章小结第90-92页
第五章 多目标跟踪器的设计与实现第92-118页
   ·引言第92-93页
   ·多目标跟踪器性能指标要求第93-95页
   ·多目标跟踪器硬件平台设计第95-104页
     ·功能模块介绍第96-100页
     ·多处理器信息交互第100-103页
     ·系统工作流程第103-104页
   ·系统软件设计及算法实现第104-110页
     ·处理器架构及编程环境第104-106页
     ·主从DSP算法流程第106-108页
     ·嵌入式代码优化设计第108-110页
   ·系统试验结果及性能分析第110-116页
     ·试验结果分析第110-113页
     ·系统性能分析第113-116页
   ·本章小结第116-118页
第六章 总结与展望第118-122页
   ·全文总结第118-119页
   ·未来展望第119-122页
参考文献第122-134页
在学期间学术成果情况第134-136页
指导教师及作者简介第136-138页
致谢第138页

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