| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景和目的 | 第10-11页 |
| 1.2 可见光图像的航拍目标检测算法综述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基本概念 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 可见光下目标检测所面临的问题 | 第16-17页 |
| 1.3 红外图像的航拍目标检测算法综述 | 第17-18页 |
| 1.3.1 基本概念 | 第17页 |
| 1.3.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.3 红外下目标检测所面临的问题 | 第18页 |
| 1.4 本文创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-20页 |
| 第2章 理论基础 | 第20-32页 |
| 2.1 图像处理知识 | 第20-25页 |
| 2.1.1 图像滤波 | 第20-22页 |
| 2.1.2 图像特征 | 第22-23页 |
| 2.1.3 图像分割 | 第23-25页 |
| 2.2 NMS算法简介 | 第25-27页 |
| 2.2.1 NMS算法的起源 | 第25页 |
| 2.2.2 NMS算法的迭代过程 | 第25-27页 |
| 2.3 Integral Image算法简介 | 第27-28页 |
| 2.3.1 Integral Image的起源 | 第27页 |
| 2.3.2 Integral Image的计算步骤 | 第27-28页 |
| 2.4 SVM分类器简介 | 第28-31页 |
| 2.4.1 SVM的起源 | 第28页 |
| 2.4.2 SVM的原理 | 第28-30页 |
| 2.4.3 核函数 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于HRM特征的运动目标检测方法 | 第32-48页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 算法步骤 | 第33-42页 |
| 3.2.1 训练样本获取 | 第33-34页 |
| 3.2.2 HRM特征提取 | 第34-39页 |
| 3.2.3 构造目标分类器模型 | 第39-40页 |
| 3.2.4 目标模型库更新 | 第40-42页 |
| 3.3 实验与分析 | 第42-46页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第42页 |
| 3.3.2 实验测试 | 第42-43页 |
| 3.3.3 实验性能分析 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 航拍城市街景中的目标检测方法 | 第48-64页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 图像预处理 | 第48-53页 |
| 4.2.1 LSH光照归一化处理 | 第49-51页 |
| 4.2.2 基于梯度信息的背景滤除 | 第51-53页 |
| 4.3 构建目标描述方法 | 第53-58页 |
| 4.3.1 提取样本特征 | 第53-55页 |
| 4.3.2 算法伪代码和流程图 | 第55-58页 |
| 4.4 后续处理 | 第58页 |
| 4.5 实验与分析 | 第58-62页 |
| 4.5.1 实验设计 | 第58页 |
| 4.5.2 实验测试 | 第58-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于红外视频序列的航拍地面目标检测 | 第64-76页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 算法步骤 | 第64-70页 |
| 5.2.1 图像滤波 | 第64页 |
| 5.2.2 图像分割 | 第64-66页 |
| 5.2.3 连通域标记 | 第66-67页 |
| 5.2.4 红外目标检测 | 第67-70页 |
| 5.3 实验与分析 | 第70-73页 |
| 5.3.1 实验测试 | 第70-73页 |
| 5.3.2 实时性分析 | 第73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-76页 |
| 第6章 本文总结 | 第76-78页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 本文展望与未来工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |