基于TDSDM642空中目标识别与跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·本课题研究的意义 | 第13-14页 |
| ·空中目标图像识别的研究现状 | 第14-15页 |
| ·运动目标检测与跟踪 | 第15-16页 |
| ·硬件研究现状 | 第16-17页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第二章 基于DSP 的图像处理总体结构 | 第19-26页 |
| ·系统硬件结构 | 第19页 |
| ·DSP（C64X）图像处理平台 | 第19-22页 |
| ·数字信号处理器 | 第20-22页 |
| ·视频模块 | 第22页 |
| ·硬件仿真器 | 第22-23页 |
| ·软件开发环境 | 第23-25页 |
| ·程序结构设计方法及思想 | 第23-24页 |
| ·系统设计思想 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 边缘检测与目标分割 | 第26-44页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·灰度图像多尺度边缘检测 | 第26-34页 |
| ·小波边缘检测基本原理 | 第27-28页 |
| ·小波边缘检测算法与边缘评价 | 第28-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-34页 |
| ·彩色图像分割 | 第34-42页 |
| ·色彩空间简介 | 第34-35页 |
| ·基于四元数描述的彩色图像边缘检测方法 | 第35-38页 |
| ·基于颜色相似性的彩色图像分割 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第四章 飞机目标特征提取 | 第44-51页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·边界不变矩 | 第44-48页 |
| ·边界不变矩的基本概念 | 第44-46页 |
| ·边界不变矩应用方法 | 第46-48页 |
| ·角点特征提取 | 第48-49页 |
| ·角点提取的基本原理 | 第48-49页 |
| ·角点提取的应用方法 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第五章 空中目标图像识别的后期处理 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于小波神经网络的模式识别 | 第51-57页 |
| ·小波神经网络的模型 | 第52-53页 |
| ·小波神经网络的学习算法 | 第53-54页 |
| ·小波神经网络参数选择 | 第54-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57页 |
| ·基于模糊神经网络的模式识别 | 第57-62页 |
| ·基于自组织聚类的模糊神经网络结构 | 第58-59页 |
| ·自组织聚类模糊神经网络的学习过程 | 第59-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 运动检测与目标跟踪 | 第63-78页 |
| ·引言 | 第63-66页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第63-65页 |
| ·运动目标跟踪的基本方法 | 第65-66页 |
| ·基于静止背景模型的目标检测 | 第66-70页 |
| ·混合高斯背景建模 | 第66-67页 |
| ·混合高斯模型的学习算法 | 第67-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-70页 |
| ·基于动态背景模型的目标检测 | 第70-72页 |
| ·双帧差法的基本原理 | 第70-71页 |
| ·自适应阈值选取 | 第71页 |
| ·后期处理与实验结果 | 第71-72页 |
| ·基于角点特征的运动目标跟踪 | 第72-77页 |
| ·小区域中的特征点提取 | 第73页 |
| ·前后帧角点匹配 | 第73-76页 |
| ·运动目标跟踪流程 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·工作总结 | 第78页 |
| ·研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 在学校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第86页 |
