主动监视技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·当前主要研究成果 | 第9-10页 |
| ·运动目标检测和提取 | 第9页 |
| ·运动目标跟踪 | 第9-10页 |
| ·运动目标识别 | 第10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文内容安排 | 第11-14页 |
| 第二章 图像预处理 | 第14-26页 |
| ·图像去噪 | 第14-20页 |
| ·基于中值滤波的方法 | 第15页 |
| ·基于维纳滤波的方法 | 第15-16页 |
| ·基于数学形态学的方法 | 第16-19页 |
| ·其它方法 | 第19-20页 |
| ·图像增强 | 第20-23页 |
| ·点运算 | 第20-21页 |
| ·空域运算 | 第21-22页 |
| ·变换域运算 | 第22-23页 |
| ·图像灰度化处理 | 第23-26页 |
| 第三章 经典运动目标检测算法的比较研究 | 第26-44页 |
| ·基于光流场的方法 | 第26-32页 |
| ·光流场的计算 | 第26-29页 |
| ·用光流法检测目标 | 第29-30页 |
| ·光流法分析及应用 | 第30-32页 |
| ·差分法 | 第32-35页 |
| ·一阶差分法 | 第33页 |
| ·对称差分方法 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-35页 |
| ·基于背景建模的方法 | 第35-42页 |
| ·背景模型 | 第35-36页 |
| ·单高斯分布背景模型 | 第36-37页 |
| ·多高斯分布背景模型 | 第37-40页 |
| ·常见问题及其解法 | 第40-42页 |
| ·各方法之间的比较 | 第42-44页 |
| 第四章 一种新的运动目标检测算法 | 第44-54页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·图像预处理 | 第44-45页 |
| ·帧间差分 | 第45-47页 |
| ·区域生长算法 | 第47-51页 |
| ·去除孤立亮点 | 第48页 |
| ·去除成块噪声区域 | 第48-49页 |
| ·区域生长 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·结论 | 第52-54页 |
| 第五章 运动目标跟踪算法研究 | 第54-62页 |
| ·波门跟踪 | 第54-55页 |
| ·相关跟踪 | 第55-56页 |
| ·基于目标运动模型的滤波器跟踪 | 第56-60页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第57-59页 |
| ·Kalman滤波器算法介绍 | 第59-60页 |
| ·其他跟踪算法 | 第60-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
