| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 视频图像运动目标检测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于目标建模的目标检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 2 UAV视频图像运动目标检测算法概述 | 第16-26页 |
| 2.1 基于特征匹配的运动目标检测经典算法 | 第16-17页 |
| 2.2 基于目标建模的运动目标检测算法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 Viola-Jones目标检测算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HOG-SVM目标检测算法 | 第19-22页 |
| 2.2.3 基于DPM的目标检测算法 | 第22-24页 |
| 2.3 基于特征匹配和目标建模的目标检测算法比较分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 具有信息累加的特征匹配运动目标检测改进算法研究 | 第26-42页 |
| 3.1 基于Haar小波分解的UAV图像预处理 | 第26-27页 |
| 3.2 UAV视频图像特征点提取比较分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 特征点提取 | 第27-30页 |
| 3.2.2 UAV视频图像特征点提取实验与比较分析 | 第30-32页 |
| 3.3 具有信息累加的特征匹配运动目标检测改进算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 基于FLANN的SURF特征点匹配 | 第33页 |
| 3.3.2 运动背景补偿 | 第33-34页 |
| 3.3.3 具有信息累加的UAV视频图像运动目标检测改进算法 | 第34-36页 |
| 3.4 UAV视频图像运动目标检测实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 基于Haar小波分解的运动目标检测实验与分析 | 第36-38页 |
| 3.4.2 具有信息累加的UAV视频图像运动目标检测结果与分析.. | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于特征自适应加权融合改进的DPM目标检测算法研究 | 第42-63页 |
| 4.1 改进DPM目标检测模型的特征描述 | 第42-51页 |
| 4.1.1 HOG特征金字塔 | 第42-44页 |
| 4.1.2 LBP特征 | 第44-46页 |
| 4.1.3 HOG特征主成分分析 | 第46-49页 |
| 4.1.4 HOG-PCA与LBP特征自适应加权融合 | 第49-51页 |
| 4.2 基于HOG-LBP特征融合的改进DPM目标检测模型 | 第51-55页 |
| 4.2.1 DPM-HOG-LBP目标检测模型结构 | 第52-53页 |
| 4.2.2 LatentSVM分类算法 | 第53-54页 |
| 4.2.3 DPM-HOG-LBP目标检测模型训练 | 第54-55页 |
| 4.3 基于DPM-HOG-LBP模型的UAV视频图像目标检测 | 第55-57页 |
| 4.4 UAV视频图像目标检测实验结果与分析 | 第57-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于选择性搜索的DPM-HOG-LBP目标检测改进算法研究 | 第63-80页 |
| 5.1 滑动窗口搜索 | 第63-64页 |
| 5.2 基于选择性搜索算法的候选目标检测 | 第64-68页 |
| 5.2.1 基于图的图像分割算法 | 第64-66页 |
| 5.2.2 相似度策略 | 第66-67页 |
| 5.2.3 分层分组目标搜索 | 第67-68页 |
| 5.3 基于选择性搜索改进算法的UAV视频图像目标检测 | 第68-71页 |
| 5.3.1 基于选择性搜索的DPM-HOG-LBP目标检测改进算法 | 第69-70页 |
| 5.3.2 UAV视频图像目标检测实验方案 | 第70-71页 |
| 5.4 UAV视频图像目标检测实验结果与分析 | 第71-79页 |
| 5.4.1 行人检测结果与分析 | 第71-74页 |
| 5.4.2 车辆检测结果与分析 | 第74-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文及研究成果 | 第87页 |
