基于图像监视的高速摄像自动触发系统研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·相关技术研究现状 | 第13-16页 |
| ·论文的主要结构 | 第16-17页 |
| 第二章 背景提取与背景更新算法研究 | 第17-31页 |
| ·背景模型分类 | 第17-19页 |
| ·背景提取算法 | 第19-27页 |
| ·传统算法介绍 | 第19-21页 |
| ·Surendra算法 | 第21-23页 |
| ·基于混合高斯模型算法 | 第23-24页 |
| ·本文提出算法 | 第24-27页 |
| ·标准背景比较准则 | 第27-28页 |
| ·标准图像定义 | 第27-28页 |
| ·判别标准定义 | 第28页 |
| ·试验结论分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 目标自动检测与分割方法研究 | 第31-45页 |
| ·目标自动检测方法研究 | 第31页 |
| ·图像分割定义 | 第31-33页 |
| ·图像分割常用算法 | 第33-41页 |
| ·灰度期望法 | 第33-34页 |
| ·最大熵关联法 | 第34-36页 |
| ·OTSU法 | 第36-37页 |
| ·基于小波和K均值的分割法 | 第37-41页 |
| ·试验分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 自动触发判别准则 | 第45-55页 |
| ·图像目标识别概述 | 第45-46页 |
| ·子母弹识别方法研究 | 第46-50页 |
| ·离散图像矩不变量 | 第47-49页 |
| ·BP神经网络模型 | 第49-50页 |
| ·试验分析 | 第50页 |
| ·烟雾识别方法研究 | 第50-54页 |
| ·算法原理 | 第50-51页 |
| ·算法改进 | 第51-52页 |
| ·试验流程图 | 第52页 |
| ·试验分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 凝视测量系统总体设计与实现 | 第55-75页 |
| ·总体技术方案 | 第55页 |
| ·系统组成及功能 | 第55-57页 |
| ·高速摄像分系统设计 | 第57-58页 |
| ·高速摄像机工作模式 | 第57-58页 |
| ·摄像机安装调节架设计 | 第58页 |
| ·时统分系统 | 第58-59页 |
| ·串行口通信 | 第59-70页 |
| ·串行通信概念 | 第60-61页 |
| ·串口通信中的多线程技术 | 第61-63页 |
| ·串口通信实现方法 | 第63-70页 |
| ·网络通信 | 第70-74页 |
| ·WinSocket的实现 | 第70-71页 |
| ·VC下WinSocket编程实现 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结束语 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第83页 |
