复杂背景下的目标分割技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景、目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的研究内容 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 图像增强 | 第13-20页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·图像滤波 | 第13-17页 |
| ·邻域平均滤波 | 第13-15页 |
| ·中值滤波 | 第15-17页 |
| ·图像的灰度变换 | 第17-19页 |
| ·灰度变换 | 第17页 |
| ·直方图均衡化 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 图像的背景抑制 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·基于空域高通滤波的背景抑制方法 | 第20-21页 |
| ·基于频域高通滤波的背景抑制方法 | 第21-22页 |
| ·基于数学形态学的背景抑制方法 | 第22-25页 |
| ·数学形态学概述 | 第22页 |
| ·灰度形态学 | 第22-24页 |
| ·基于灰度形态学的自适应背景估计 | 第24-25页 |
| ·实验结果分析 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 目标分割 | 第29-44页 |
| ·阈值分割概述 | 第29-30页 |
| ·阈值选取方法 | 第30-38页 |
| ·直接阈值法 | 第30-31页 |
| ·最小误判概率准则下的最佳阈值法 | 第31-32页 |
| ·最大类间方差法（即OTSU法） | 第32-33页 |
| ·搜索独立峰法 | 第33-35页 |
| ·最大熵法 | 第35-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 目标的特征提取与识别 | 第44-58页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·目标的空域特征描述与提取 | 第44-47页 |
| ·目标的Gabor域特征描述与提取 | 第47-51页 |
| ·Gabor函数参数设计 | 第48-50页 |
| ·基于Gabor滤波器的特征提取 | 第50-51页 |
| ·特征提取与优选实验结果 | 第51-53页 |
| ·基于SVM的目标识别 | 第53-57页 |
| ·SVM原理 | 第53-56页 |
| ·SVM分类器 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-61页 |
| ·本文工作总结 | 第58-59页 |
| ·问题与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
