| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 微光夜视成像系统仿真现状 | 第7-8页 |
| 1.2 微光目标检测跟踪技术的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.4 本文的结构 | 第9-11页 |
| 2 微光成像仿真模型理论建模 | 第11-23页 |
| 2.1 微光夜视系统的工作原理 | 第11-12页 |
| 2.2 ICCD的信号传递特性模型 | 第12-17页 |
| 2.2.1 夜天辐射 | 第12-14页 |
| 2.2.2 景物的反射特性 | 第14页 |
| 2.2.3 微光大气传输特性 | 第14-16页 |
| 2.2.4 信号传递特性数学表达式 | 第16-17页 |
| 2.3 ICCD的空间传递特性模型 | 第17-20页 |
| 2.4 ICCD的噪声特性模型 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于vieWTerra的微光成像实时仿真 | 第23-50页 |
| 3.1 微光成像仿真系统软件框架 | 第23-25页 |
| 3.2 三维场景的搭建 | 第25-34页 |
| 3.2.1 基于3ds Max的目标建模 | 第26-29页 |
| 3.2.2 基于vieWTerra的地形建模 | 第29-30页 |
| 3.2.3 可见光仿真场景的建立 | 第30-34页 |
| 3.3 ICCD微光成像实时仿真预处理 | 第34-40页 |
| 3.3.1 微光大气透过率数据库创建 | 第34-36页 |
| 3.3.2 目标纹理材质设置 | 第36-40页 |
| 3.4 ICCD微光夜视系统成像效应仿真 | 第40-49页 |
| 3.4.1 ICCD信号传递特性仿真 | 第40-44页 |
| 3.4.2 ICCD空间传递特性仿真 | 第44-46页 |
| 3.4.3 ICCD噪声特性仿真 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 微光仿真视频源的检测跟踪算法验证 | 第50-67页 |
| 4.1 微光图像预处理 | 第50-54页 |
| 4.1.1 自适应直方图均衡化处理 | 第50-51页 |
| 4.1.2 改进的时域递归滤波算法 | 第51-52页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.2 基于混合高斯模型的自适应前景提取方法 | 第54-57页 |
| 4.2.1 基本混合高斯背景建模算法 | 第54-55页 |
| 4.2.2 改进的混合高斯背景建模算法 | 第55-56页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.3 基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法 | 第57-66页 |
| 4.3.1 多特征融合的均值漂移目标跟踪算法 | 第57-60页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波器跟踪算法 | 第60-61页 |
| 4.3.3 融合多特征均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法 | 第61-63页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 结束语 | 第67-69页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 有待进一步研究的工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74页 |