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车载热成像夜视仪关键技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 引言第11-25页
    1.1 研究背景和意义第11-13页
    1.2 课题相关技术国内外研究状况第13-23页
        1.2.1 车载红外夜视系统的发展状况第13-15页
        1.2.2 非制冷红外探测器的发展状况第15-16页
        1.2.3 相关红外图像处理技术的发展状况第16-21页
        1.2.4 嵌入式图像处理硬件平台的发展状况第21-23页
    1.3 本文主要工作和章节安排第23-25页
第2章 车载热成像夜视仪的相关设计基础第25-33页
    2.1 车载热成像夜视仪的工作原理第25页
    2.2 红外辐射特性第25-27页
    2.3 红外探测器及其特性参数第27-31页
        2.3.1 红外热探测器的读出电路第28-30页
        2.3.2 红外热探测器的特性参数第30-31页
    2.4 红外图像处理技术第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 车载热成像夜视仪硬件系统设计第33-51页
    3.1 系统功能需求分析及设计指标第33-35页
    3.2 核心器件选型第35-41页
        3.2.1 红外探测器选型第35-38页
        3.2.2 核心处理器选型第38-41页
    3.3 车载热成像夜视仪硬件平台设计方案实现第41-48页
        3.3.1 系统组成第41-42页
        3.3.2 红外探测器驱动板设计第42-43页
        3.3.3 FPGA图像预处理板设计第43-44页
        3.3.4 信号综合处理板设计第44-45页
        3.3.5 系统电源设计第45-47页
        3.3.6 红外图像数据传输接口协议设计第47-48页
    3.4 探测器输出信号测试第48-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 车载热成像夜视仪红外图像预处理第51-81页
    4.1 红外图像的非均匀性校正算法第51-63页
        4.1.1 非均匀性产生原因第51-52页
        4.1.2 基于定标的两点校正法第52-54页
        4.1.3 基于场景的神经网络校正方法第54-63页
    4.2 红外图像的增强处理算法第63-79页
        4.2.1 典型的红外图像增强处理方法第63-69页
        4.2.2 红外图像动态范围压缩和细节增强第69-74页
        4.2.3 实验结果与分析第74-79页
    4.3 本章小结第79-81页
第5章 车载热成像夜视仪行人检测算法第81-97页
    5.1 红外行人检测数据集第81-84页
    5.2 红外行人检测的评价标准第84-86页
        5.2.1 性能评估参数第84-85页
        5.2.2 评估曲线第85-86页
    5.3 基于特征通道的红外行人检测算法第86-91页
        5.3.1 通道特征检测算法第87-90页
        5.3.2 Adaboost分类器原理第90-91页
    5.4 红外行人检测算法实现第91-93页
    5.5 实验结果与分析第93-96页
    5.6 本章小结第96-97页
第6章 车载热成像夜视仪系统实现第97-127页
    6.1 基于FPGA红外图像预处理算法实现第97-109页
        6.1.1 基于FPGA实现的非均匀性校正算法第98-103页
        6.1.2 基于FPGA实现的简化增强算法第103-109页
    6.2 基于信号综合处理板行人检测实现第109-120页
        6.2.1 达芬奇技术第109-110页
        6.2.2 DM8148处理器开发关键技术第110-112页
        6.2.3 算法硬件实现流程第112-120页
    6.3 系统性能评估第120-125页
        6.3.1 硬件资源配置及使用情况第120-121页
        6.3.2 系统样机及成像效果第121-125页
    6.4 本章小结第125-127页
第7章 总结和展望第127-131页
    7.1 研究内容总结第127-128页
    7.2 后续工作展望第128-131页
参考文献第131-139页
致谢第139-141页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第141页

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