红外目标实时检测系统设计
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 红外图像预处理 | 第17-18页 |
| 1.2.2 红外目标检测 | 第18-21页 |
| 1.2.3 图像信号实时处理系统 | 第21-22页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 红外目标检测的相关理论 | 第23-33页 |
| 2.1 红外图像特征 | 第23-25页 |
| 2.2 红外图像去噪算法 | 第25-27页 |
| 2.3 红外图像增强 | 第27-30页 |
| 2.3.1 线性拉伸 | 第27-29页 |
| 2.3.2 直方图均衡化 | 第29-30页 |
| 2.4 卡尔曼滤波 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于多方向梯度的目标检测算法 | 第33-53页 |
| 3.1 目标检测算法比较 | 第33-38页 |
| 3.1.1 背景预测法 | 第33-35页 |
| 3.1.2 多步长梯度法 | 第35-38页 |
| 3.2 基于多方向梯度的目标检测算法 | 第38-43页 |
| 3.2.1 基于多方向梯度的目标检测算法原理 | 第39-41页 |
| 3.2.2 基于高斯金字塔的多尺度检测算法 | 第41-43页 |
| 3.3 红外目标特征提取 | 第43-48页 |
| 3.3.1 目标分割 | 第43-45页 |
| 3.3.2 灰度特征 | 第45-46页 |
| 3.3.3 形状特征 | 第46-48页 |
| 3.4 连续帧目标融合算法 | 第48-52页 |
| 3.4.1 目标融合 | 第48-50页 |
| 3.4.2 目标筛选 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于ARM+FPGA平台设计 | 第53-65页 |
| 4.1 需求分析与方案设计 | 第53-55页 |
| 4.1.1 系统需求分析 | 第53-54页 |
| 4.1.2 硬件系统设计 | 第54-55页 |
| 4.2 系统组成介绍 | 第55-60页 |
| 4.2.1 核心处理模块 | 第55-57页 |
| 4.2.2 视频采集模块 | 第57-58页 |
| 4.2.3 视频显示模块 | 第58-59页 |
| 4.2.4 通讯接口模块 | 第59-60页 |
| 4.3 系统软件架构设计 | 第60-63页 |
| 4.3.1 系统算法结构 | 第60-61页 |
| 4.3.2 FPGA算法结构 | 第61-62页 |
| 4.3.3 ARM算法结构 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 系统实现与优化 | 第65-77页 |
| 5.1 硬件系统测试 | 第65-69页 |
| 5.1.1 系统电源测试 | 第65-66页 |
| 5.1.2 Camera Link输入接口测试 | 第66-67页 |
| 5.1.3 SDI输出接口测试 | 第67-68页 |
| 5.1.4 DVP通讯接口测试 | 第68-69页 |
| 5.2 算法移植 | 第69-73页 |
| 5.2.1 FPGA算法移植 | 第69-71页 |
| 5.2.2 ARM算法移植 | 第71-73页 |
| 5.3 系统测试与指标 | 第73-75页 |
| 5.3.1 系统测试 | 第73-74页 |
| 5.3.2 结构尺寸 | 第74-75页 |
| 5.3.3 性能指标 | 第75页 |
| 5.3.4 电气特性 | 第75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85-86页 |
