| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·背景及意义 | 第11页 |
| ·主要研究内容及发展现状 | 第11-15页 |
| ·运动估计与背景补偿 | 第12-13页 |
| ·运动小目标检测 | 第13-15页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第15-18页 |
| ·论文主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 运动估计与背景补偿方法概述 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·常见的运动模型 | 第18-19页 |
| ·常用的运动估计方法 | 第19-25页 |
| ·图像块匹配方法 | 第19-21页 |
| ·频域方法 | 第21-23页 |
| ·光流方法 | 第23-24页 |
| ·特征匹配方法 | 第24-25页 |
| ·运动估计方法性能评述 | 第25页 |
| ·背景补偿算法及其性能评估指标 | 第25-26页 |
| ·背景补偿 | 第25页 |
| ·性能评估指标 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于特征匹配的运动估计与背景补偿技术 | 第27-48页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于SUSAN 滤波的图像降噪方法 | 第27-29页 |
| ·基于边缘运动检测霍夫变换的运动估计与背景补偿方法 | 第29-35页 |
| ·EMDHT 算法基础 | 第29-31页 |
| ·EMDHT 算法原理 | 第31页 |
| ·EMDHT 算法实现 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·基于角点匹配的运动估计与背景补偿方法 | 第35-45页 |
| ·常用的角点检测算子 | 第35-36页 |
| ·Harris 角点检测 | 第36-37页 |
| ·改进的Harris 角点检测算子 | 第37-39页 |
| ·双向迭代匹配算法 | 第39-40页 |
| ·基于坐标离散值的匹配点筛选 | 第40-41页 |
| ·变换参数估计及背景补偿 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-45页 |
| ·性能比较 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于邻域关联的运动小目标检测技术 | 第48-62页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·时域差分与阈值化处理 | 第48-50页 |
| ·差分图像信号分析 | 第48-49页 |
| ·差分图像阈值化处理 | 第49-50页 |
| ·目标筛选及潜在目标提取 | 第50-52页 |
| ·基于Gabor 滤波的目标筛选 | 第50-52页 |
| ·潜在目标提取 | 第52页 |
| ·基于邻域关联的运动小目标检测方法 | 第52-61页 |
| ·二值图像序列的信号模型分析 | 第52-53页 |
| ·邻域关联的运动小目标检测算法 | 第53-55页 |
| ·融合卡尔曼滤波估计的邻域关联运动小目标检测算法 | 第55-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结束语 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第69页 |