| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-18页 |
| ·静态背景运动目标检测 | 第12-13页 |
| ·动态背景运动目标检测 | 第13-18页 |
| ·主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 可靠特征点提取技术 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·基于图像灰度的特征点检测 | 第21-24页 |
| ·Moravec 特征点 | 第21-22页 |
| ·Harris 特征点 | 第22-24页 |
| ·一种可靠特征点选取准则 | 第24-34页 |
| ·选取准则 | 第24-25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于改进迭代最近点（ICP）算法的运动补偿方法 | 第36-51页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·迭代最近点算法 | 第36-39页 |
| ·迭代最近点改进算法 | 第39-46页 |
| ·利用软形状上下文改进特征度量 | 第40-41页 |
| ·利用 ADK-Dtree 提高鲁棒性和速度 | 第41-46页 |
| ·变换参数估计及背景补偿 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于邻域轨迹关联的弱小运动目标检测方法 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于轨迹关联的弱小运动目标检测方法 | 第51-53页 |
| ·基于邻域关联的弱小运动目标跟踪方法 | 第53-57页 |
| ·卡尔曼滤波预测估计 | 第54-56页 |
| ·融合卡尔曼滤波估计的邻域关联检测算法 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第68页 |