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红外图象序列的运动目标检测与运动分析

第1章  引言第1-11页
 1.1  研究背景及意义第7-8页
 1.2  国内外研究现状第8-10页
 1.3  论文工作及论文内容安排第10-11页
第2章  红外图象序列的运动目标检测第11-30页
 2.1  引言第11-13页
  2.1.1  典型的光流场第12-13页
  2.1.2  光流的计算第13页
  2.1.3  光流计算的置信度第13页
 2.2  基于梯度的方法第13-23页
  2.2.1  光流约束方程第13-15页
  2.2.2  Horn&Schunck算法第15-16页
  2.2.3  Lucas&Kanade算法第16-17页
  2.2.4  Nagel算法第17-18页
  2.2.5  Uras算法第18-20页
  2.2.6  图象的平滑第20页
  2.2.7  偏导的计算第20-23页
 2.3  基于匹配的方法第23-27页
  2.3.1  图象的金字塔表示法第23-24页
  2.3.2  Anandan算法第24-27页
  2.3.3  Singh算法第27页
 2.4  各类方法的评价第27-28页
 2.5  小结第28-30页
第3章  仿真结果第30-54页
 3.1  引言第30页
 3.2  标准图象序列的仿真第30-36页
  3.2.1  方块图象序列第31-32页
  3.2.2  平移的树图象序列第32-34页
  3.2.3  魔方图象序列第34-36页
 3.3  结论第36-37页
 3.4  红外图象的仿真第37-47页
  3.4.1  红外图象序列一第38-40页
  3.4.2  红外图象序列二第40-41页
  3.4.3  红外图象序列三第41-42页
  3.4.4  红外图象序列四第42-44页
  3.4.5  红外图象序列五第44-45页
  3.4.6  红外图象序列六第45-47页
 3.5  结论第47-50页
 3.6  Horn&Schunck算法运算量估计第50页
 3.7  Horn&Schunck算法实现框图第50-53页
 3.8  小结第53-54页
第4章  红外图象序列的运动分析第54-67页
 4.1  引言第54页
 4.2  基于特征的方法第54-55页
 4.3  基于光流的方法第55-61页
  4.3.1  问题的提出第55-56页
  4.3.2  Waxman方法第56-59页
  4.3.3  平面情况下的闭环形式解第59-61页
 4.4  结论第61页
 4.5  碰撞时间第61页
 4.6  碰撞时间仿真第61-67页
  4.6.1  Meyer的实验结果第62-63页
  4.6.2  Subbarao方法实验结果第63-64页
  4.6.3  对Subbarao算法的改进第64-65页
  4.6.4  小结第65-67页
第5章  结论第67-69页
参考文献第69-73页
附录一 光流放大图象第73-76页
附录二 OpenCV的介绍第76-79页
致谢第79页

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