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复杂环境下红外目标检测及跟踪技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第13-31页
    1.1 引言第13页
    1.2 研究背景及意义第13-16页
    1.3 相关技术和国内外研究现状第16-25页
        1.3.1 目标检测第17-21页
        1.3.2 目标跟踪第21-25页
    1.4 目标检测和跟踪的性能评价体系第25-27页
        1.4.1 目标检测评价方法第26-27页
        1.4.2 目标跟踪评价指标第27页
    1.5 本文的主要创新点和内容安排第27-31页
第二章 线性子空间方法检测红外点目标第31-82页
    2.1 引言第31-33页
    2.2 几种常见的红外点目标检测方法第33-41页
        2.2.1 二维最小二乘法第33-35页
        2.2.2 最大均值滤波和最大中值滤波法第35-39页
        2.2.3 基于形态滤波的方法第39-40页
        2.2.4 小波分析法第40-41页
    2.3 线性子空间概述第41-43页
    2.4 基于Eigentargets 的红外点目标检测方法第43-52页
        2.4.1 主成分分析基础第43-45页
        2.4.2 Eigentargets 的概念和红外点目标检测第45-52页
    2.5 基于Fishertarget 的红外点目标的检测方法第52-59页
        2.5.1 Fishertarget 的定义和计算方法第53-55页
        2.5.2 用Fishertarget 检测红外点目标第55-58页
        2.5.3 实验验证第58-59页
    2.6 Fukunaga-Koontz 变换检测红外点目标第59-63页
        2.6.1 Fukunaga-Koontz 变换第59-61页
        2.6.2 用Fukunaga-Koontz 变换进行分类第61-62页
        2.6.3 用Fukunaga-Koontz 变换检测红外点目标第62-63页
        2.6.4 实验验证第63页
    2.7 几种子空间算法的讨论和实验比较第63-81页
        2.7.1 几种线性子空间算法检测红外点目标的讨论第64-65页
        2.7.2 对高斯灰度模型(GIM)的修正第65-69页
        2.7.3 几种子空间检测算法的实验比较第69-81页
    2.8 小结第81-82页
第三章 核方法检测红外点目标第82-116页
    3.1 引言第82页
    3.2 核方法基础第82-86页
        3.2.1 核方法的基本思想第83-85页
        3.2.2 常用的核函数第85-86页
        3.2.3 核方法的发展及应用第86页
    3.3 核PCA 检测红外点目标第86-93页
        3.3.1 核PCA第87-88页
        3.3.2 核PCA 检测红外点目标第88-90页
        3.3.3 核PCA 和Eigentargets 目标检测性能的比较第90-93页
    3.4 核FLD 检测红外点目标第93-101页
        3.4.1 核FLD第93-95页
        3.4.2 用核FLD 检测红外点目标第95-97页
        3.4.3 核FLD 和Fishertarget 目标检测性能的比较第97-101页
    3.5 核FKT 检测红外点目标第101-111页
        3.5.1 核FKT 的推导第101-103页
        3.5.2 用核FKT 进行分类第103-105页
        3.5.3 基于核FKT 的红外点目标检测方法第105-106页
        3.5.4 核FKT 和线性FKT 目标检测性能的比较第106-111页
    3.6 几种核方法的讨论和实验比较第111-115页
        3.6.1 几种核方法的实验比较第111-114页
        3.6.2 线性子空间检测和核方法检测的时间指标比较第114-115页
    3.7 小结第115-116页
第四章 子空间目标检测和Kalman 预测相结合的红外点目标跟踪方法第116-139页
    4.1 引言第116-117页
    4.2 状态估计理论基础第117-125页
        4.2.1 最优状态估计及其准则第118-122页
        4.2.2 基于贝叶斯的最优状态估计第122-125页
    4.3 卡尔曼系滤波器第125-127页
    4.4 子空间检测和Kalman 预测相结合实现红外点目标跟踪第127-131页
        4.4.1 Kalman 滤波的动态方程第127-128页
        4.4.2 红外点目标的跟踪框架第128-131页
    4.5 实验及结果分析第131-138页
    4.6 小结第138-139页
第五章 基于多特征图像和均值漂移算法的红外面目标跟踪第139-156页
    5.1 引言第139-140页
    5.2 基于均值漂移的目标跟踪方法第140-144页
        5.2.1 目标的描述第140-142页
        5.2.2 相似性函数第142页
        5.2.3 目标的定位第142-144页
    5.3 红外目标跟踪的问题及多特征图像概念的提出第144-145页
    5.4 多特征图像的生成及红外目标的跟踪方法第145-154页
        5.4.1 初步探索的两种可用特征第145-147页
        5.4.2 基于多特征图像和均值漂移算法的红外目标跟踪第147-150页
        5.4.3 跟踪实验及结果讨论第150-154页
    5.5 小结第154-156页
第六章 总结与展望第156-160页
    6.1 全文工作回顾与总结第156-158页
    6.2 未来工作展望第158-160页
参考文献第160-179页
致谢第179-180页
攻读博士学位期间发表、撰写的论文第180-181页
攻读博士学位期间的申请专利第181-182页

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