| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展历史与研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 红外成像与目标检测跟踪技术概述 | 第16-26页 |
| 2.1 红外图像成像原理 | 第16-17页 |
| 2.2 红外图像噪声 | 第17-21页 |
| 2.2.1 噪声分析 | 第17-19页 |
| 2.2.2 噪声抑制方法概述 | 第19-21页 |
| 2.3 红外图像分割技术 | 第21-22页 |
| 2.3.1 基于边缘的图像分割算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于区域的图像分割算法 | 第22页 |
| 2.3.3 基于阈值的图像分割算法 | 第22页 |
| 2.4 运动目标检测 | 第22-24页 |
| 2.4.1 基于动态规划方法的目标检测 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Hough Forest目标检测方法 | 第23页 |
| 2.4.3 基于OTSU的目标检测算法 | 第23-24页 |
| 2.5 运动目标跟踪 | 第24-25页 |
| 2.5.1 基于MeanShift算法的跟踪方法 | 第24页 |
| 2.5.2 基于Kalman滤波的目标跟踪方法 | 第24页 |
| 2.5.3 基于粒子滤波的目标跟踪方法 | 第24页 |
| 2.5.4 基于对运动目标建模的跟踪方法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 红外图像预处理 | 第26-37页 |
| 3.1 噪声抑制 | 第26-29页 |
| 3.1.1 传统噪声抑制方法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 噪声抑制方法创新 | 第28-29页 |
| 3.2 图像增强 | 第29-35页 |
| 3.2.1 拉普拉斯算子锐化算法 | 第30页 |
| 3.2.2 直方图均衡化算法 | 第30-33页 |
| 3.2.3 本文改进的图像增强算法 | 第33-35页 |
| 3.3 基于OTSU的红外图像分割 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 运动目标检测 | 第37-54页 |
| 4.1 基于OTSU的目标检测 | 第37-38页 |
| 4.2 基于OTSU与目标特征的检测算法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 帧间目标特征信息获取 | 第38-40页 |
| 4.2.2 基于OTSU与目标特征的红外目标检测方法 | 第40-43页 |
| 4.3 基于OTSU与背景建模的目标检测算法 | 第43-48页 |
| 4.3.1 ViBe目标检测算法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 算法初始化 | 第46-47页 |
| 4.3.3 初始化完成后的目标检测策略 | 第47-48页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 视频库建立 | 第48-50页 |
| 4.4.2 实验结果对比分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 运动目标跟踪与异常行为识别 | 第54-77页 |
| 5.1 运动目标跟踪原理 | 第55页 |
| 5.2 建立运动目标模型 | 第55-57页 |
| 5.2.1 CA模型和CV模型 | 第55-56页 |
| 5.2.2 Singer模型 | 第56-57页 |
| 5.2.3 Kalman跟踪滤波与预测方法 | 第57页 |
| 5.3 KALMAN滤波 | 第57-62页 |
| 5.3.1 Kalman滤波概述 | 第57-58页 |
| 5.3.2 Kalman滤波原理 | 第58页 |
| 5.3.3 Kalman滤波实现步骤 | 第58-61页 |
| 5.3.4 Kalman滤波应用总结 | 第61-62页 |
| 5.4 基于GM(1,1)的运动状态预测模型 | 第62-69页 |
| 5.4.1 灰色系统概述 | 第62页 |
| 5.4.2 GM(1,1)灰色预测模型 | 第62-67页 |
| 5.4.3 优化的GM(1,1)灰色预测模型 | 第67-69页 |
| 5.5 常见异常行为及其识别原理 | 第69-74页 |
| 5.5.1 场景与异常行为描述 | 第69-70页 |
| 5.5.2 异常行为识别原理 | 第70-74页 |
| 5.6 实验与结果分析 | 第74-76页 |
| 5.6.1 预测模型性能试验 | 第74页 |
| 5.6.2 入侵行为试验与结果分析 | 第74-75页 |
| 5.6.3 徘徊行为试验与结果分析 | 第75-76页 |
| 5.7 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第83-84页 |