| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 动态目标识别国内发展与现状 | 第13页 |
| 1.2.2 动态目标识别的国外发展与现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 运动目标图像的预处理 | 第16-30页 |
| 2.1 图像去噪 | 第16-23页 |
| 2.1.1 小波变换分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 小波包变换去噪方法研究 | 第19-22页 |
| 2.1.3 结果及分析 | 第22-23页 |
| 2.2 图像分割方法研究 | 第23-27页 |
| 2.2.1 阈值分割方法分析 | 第24-26页 |
| 2.2.2 图像边缘检测概述 | 第26-27页 |
| 2.3 图像二值化处理 | 第27-29页 |
| 2.4 结果分析 | 第29-30页 |
| 第3章 运动目标检测方法研究 | 第30-40页 |
| 3.1 传统的运动目标检测方法 | 第30-31页 |
| 3.2 一种改进的光流检测目标算法用于目标检测 | 第31-37页 |
| 3.2.1 图像序列读取 | 第31-33页 |
| 3.2.2 帧间差分法 | 第33-35页 |
| 3.2.3 一种改进的光流场方法用于目标检测 | 第35-37页 |
| 3.3 计算结果 | 第37-39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 运动目标图像的特征提取与分析 | 第40-53页 |
| 4.1 运动目标图像的特征提取方法研究 | 第40-42页 |
| 4.1.1 目标图像特征向量的标准 | 第40-41页 |
| 4.1.2 飞机目标图像特征分类 | 第41-42页 |
| 4.2 飞机目标的几何特征提取 | 第42-48页 |
| 4.2.1 飞机目标的中心 | 第42-43页 |
| 4.2.2 尺寸特征 | 第43-45页 |
| 4.2.3 形状特征 | 第45页 |
| 4.2.4 机身长度翼展比 | 第45-47页 |
| 4.2.5 同底三角形的面积比提取 | 第47-48页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 第5章 运动目标分类识别与分析 | 第53-64页 |
| 5.1 常用分类器分析 | 第53-55页 |
| 5.2 支持向量机 | 第55-61页 |
| 5.2.1 支持向量机（Support Vector Machine）概述 | 第55-56页 |
| 5.2.2 最优超平面 | 第56-58页 |
| 5.2.3 核函数方法分析 | 第58-59页 |
| 5.2.4 基于核函数的非线性SVM在目标分类中的应用 | 第59-61页 |
| 5.3 支持向量机验证特征向量的有效性 | 第61-62页 |
| 5.4 结果和分析 | 第62-63页 |
| 5.5 小结 | 第63-64页 |
| 第6章 运动目标姿态识别 | 第64-68页 |
| 6.1 霍夫变换方法概述 | 第64-65页 |
| 6.2 动态飞机目标的姿态识别 | 第65-66页 |
| 6.3 结果与分析 | 第66-67页 |
| 6.4 小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |