| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 2 红外成像分析及预处理技术 | 第16-20页 |
| 2.1 红外成像原理 | 第16页 |
| 2.2 红外图像描述 | 第16-17页 |
| 2.3 红外图像预处理 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 复杂背景下的红外运动目标检测算法研究 | 第20-37页 |
| 3.1 运动目标检测算法分类 | 第20-23页 |
| 3.1.1 光流法 | 第20-21页 |
| 3.1.2 帧间差分法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 背景差分法 | 第22-23页 |
| 3.2 两种常用运动目标检测算法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 基于混合高斯模型运动目标检测算法 | 第23-26页 |
| 3.2.2 ViBe运动目标检测算法 | 第26-28页 |
| 3.3 基于背景差分的ACBS算法设计 | 第28-36页 |
| 3.3.1 背景建模及前景检测 | 第29-31页 |
| 3.3.2 背景模型更新 | 第31-32页 |
| 3.3.3 自适应调整检测阈值 | 第32-33页 |
| 3.3.4 算法参数优化及检测效果 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 不同场景下的ACBS算法仿真验证 | 第37-47页 |
| 4.1 OpenCV库函数调用 | 第37页 |
| 4.2 红外视频算法仿真 | 第37-40页 |
| 4.2.1 镜头抖动场景运动目标检测 | 第38-39页 |
| 4.2.2 低对比度场景运动目标检测 | 第39-40页 |
| 4.2.3 室内场景运动目标检测 | 第40页 |
| 4.3 可见光视频算法仿真 | 第40-43页 |
| 4.3.1 动态水面场景运动目标检测 | 第41-42页 |
| 4.3.2 雨雪天气场景运动目标检测 | 第42页 |
| 4.3.3 气流颤动场景运动目标检测 | 第42-43页 |
| 4.4 算法综合性能评估 | 第43-46页 |
| 4.4.1 算法检测准确率评估 | 第44-45页 |
| 4.4.2 算法实时性评估 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 红外运动目标检测算法硬件实现 | 第47-64页 |
| 5.1 基于CPCI工控机平台的红外目标检测系统 | 第47-53页 |
| 5.1.1 图像采集模块 | 第48-50页 |
| 5.1.2 图像处理模块 | 第50-52页 |
| 5.1.3 图像显示模块 | 第52页 |
| 5.1.4 系统启动控制模块 | 第52-53页 |
| 5.2 硬件平台通信关键技术实现 | 第53-56页 |
| 5.2.1 DSP与FPGA间SRIO通信 | 第53-54页 |
| 5.2.2 GPIO中断机制 | 第54页 |
| 5.2.3 TMS320C6678核间通信 | 第54-55页 |
| 5.2.4 TMS320C6678与PC以太网通信 | 第55-56页 |
| 5.3 基于硬件平台的ACBS算法移植 | 第56-63页 |
| 5.3.1 嵌入式实时操作系统内核SYS/Bios | 第57-58页 |
| 5.3.2 TMS320C6678多核运行及算法核心设计 | 第58-60页 |
| 5.3.3 系统远程控制主页设计 | 第60-61页 |
| 5.3.4 系统检测结果分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64页 |
| 6.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
