摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·红外成像技术概述 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-14页 |
·红外行人目标检测技术研究现状 | 第11-13页 |
·红外行人目标跟踪技术研究现状 | 第13-14页 |
·论文主要研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
第二章 红外图像预处理 | 第16-23页 |
·红外图像的特点 | 第16-17页 |
·图像滤波去噪方法概述 | 第17-19页 |
·红外图像中的噪声 | 第17页 |
·图像滤波 | 第17-19页 |
·图像分割方法概述 | 第19-21页 |
·边缘检测方法 | 第19页 |
·基于区域分割方法 | 第19-20页 |
·阈值分割方法 | 第20-21页 |
·本章小结 | 第21-23页 |
第三章 红外视频序列图像中行人目标检测 | 第23-48页 |
·红外行人检测方法 | 第23-29页 |
·基于模型的检测方法 | 第24页 |
·基于光流场分析方法 | 第24页 |
·基于主动轮廓的方法 | 第24-25页 |
·基于图像差分的检测方法 | 第25-27页 |
·改进的背景差分和帧间差分融合方法 | 第27-29页 |
·红外行人目标分割 | 第29-30页 |
·红外行人目标识别 | 第30-36页 |
·传统的目标识别方法概述 | 第31-32页 |
·基于行人简单特征的识别方法 | 第32-36页 |
·仿真实验平台设计 | 第36-38页 |
·仿真实验与结果分析 | 第38-47页 |
·红外图像滤波去噪预处理仿真实验与结果分析 | 第38-40页 |
·改进的背景差分和帧间差分融合方法仿真实验与结果分析 | 第40-43页 |
·循环迭代阈值分割算法仿真实验与结果分析 | 第43-45页 |
·基于行人简单特征的识别方法仿真实验与结果分析 | 第45-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第四章 红外视频序列图像中行人目标跟踪 | 第48-72页 |
·运动行人目标跟踪方法概述 | 第48-49页 |
·改进的基于灰度特征和运动特征的粒子滤波跟踪算法 | 第49-57页 |
·粒子滤波跟踪原理概述 | 第49-53页 |
·红外人体目标建模 | 第53-56页 |
·算法流程 | 第56-57页 |
·改进的基于灰度特征和运动特征并结合Mean Shift的粒子滤波算法 | 第57-62页 |
·均值移位Mean Shift原理概述 | 第57-59页 |
·Mean Shift与粒子滤波的融合 | 第59-60页 |
·算法流程 | 第60-62页 |
·仿真实验与结果分析 | 第62-71页 |
·简单环境单一行人跟踪仿真实验与结果分析 | 第63-64页 |
·复杂环境单一行人跟踪仿真实验与结果分析 | 第64-66页 |
·复杂环境多行人跟踪仿真实验与结果分析 | 第66-67页 |
·目标发生形变时的跟踪仿真实验与结果分析 | 第67-69页 |
·目标被遮挡时的跟踪仿真实验与结果分析 | 第69-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
第五章 总结与展望 | 第72-75页 |
·工作总结 | 第72-73页 |
·研究展望 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-81页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第81页 |