| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 数字图像目标检测和跟踪方法 | 第8-10页 |
| 1.2.1 目标检测方法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 目标跟踪方法 | 第9-10页 |
| 1.3 目标检测和跟踪技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 火箭发射安控视频的采集 | 第15-27页 |
| 2.1 火箭发射初始段安控电视系统现状 | 第15-20页 |
| 2.1.1 安控视频系统发展现状 | 第15-16页 |
| 2.1.2 当前应用的安控模型 | 第16-20页 |
| 2.2 视频和视频采集的基本概念 | 第20-23页 |
| 2.2.1 视频源 | 第20-22页 |
| 2.2.2 视频的采集 | 第22-23页 |
| 2.3 数字视频采集方案 | 第23-25页 |
| 2.3.1 系统组成 | 第23-24页 |
| 2.3.2 摄像头的选取 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于安控图像序列的目标检测与识别算法 | 第27-41页 |
| 3.1 形态学边缘检测算法 | 第27-35页 |
| 3.1.1 Robert边缘检测算子 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Sobel 边缘检测算子 | 第31-32页 |
| 3.1.3 Canny边缘检测算法 | 第32-35页 |
| 3.2 霍夫变换直线检测算法 | 第35-37页 |
| 3.2.1 标准霍夫变换 | 第35-36页 |
| 3.2.2 概率霍夫变换 | 第36-37页 |
| 3.2.3 随机霍夫变换 | 第37页 |
| 3.3 利用光流法检测目标运动算法 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 算法实现与结果分析 | 第41-61页 |
| 4.1 软件开发方案及规划 | 第41-43页 |
| 4.1.1 软件开发环境及工具 | 第41-42页 |
| 4.1.2 软件规划 | 第42-43页 |
| 4.2 接口编程及预处理 | 第43-48页 |
| 4.2.1 摄像头接口编程 | 第43-45页 |
| 4.2.2 视频图像序列预处理 | 第45-48页 |
| 4.3 三种检测与识别算法实验 | 第48-55页 |
| 4.3.1 基于形态学的边缘检测实验 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于霍夫变换直线检测实验 | 第50-52页 |
| 4.3.3 基于光流法的识别实验 | 第52-55页 |
| 4.4 算法实验结果分析 | 第55-58页 |
| 4.4.1 计算时间对比 | 第55-56页 |
| 4.4.2 算法识别效果对比 | 第56-58页 |
| 4.5 形态学的边缘检测在不同环境下的实验结果分析 | 第58-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68页 |