| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 运动目标检测的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 光流场计算技术国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 光流场的不适定性问题解决方法 | 第11页 |
| 1.3.2 光流场基本公式的不连续性问题 | 第11-12页 |
| 1.3.3 研究直线和曲线的光流场计算技术 | 第12页 |
| 1.4 本文的论文安排 | 第12-14页 |
| 第二章 红外图像增强处理 | 第14-27页 |
| 2.1 红外图像特点 | 第14页 |
| 2.2 红外图像增强经典算法 | 第14-20页 |
| 2.2.1 灰度变换 | 第14-16页 |
| 2.2.2 直方图增强技术 | 第16-18页 |
| 2.2.3 空间域滤波 | 第18-20页 |
| 2.3 形态学处理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 腐蚀和膨胀 | 第20-21页 |
| 2.3.2 开运算和闭运算 | 第21-22页 |
| 2.4 一种新的图像增强算法 | 第22-26页 |
| 2.4.1 算法原理介绍 | 第22-23页 |
| 2.4.2 实验仿真分析 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 光流算法概述 | 第27-37页 |
| 3.1 运动场与光流场 | 第27-28页 |
| 3.2 传统光流法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 光流基本方程 | 第28-29页 |
| 3.2.2 经典的HS光流法 | 第29-31页 |
| 3.2.3 经典的LK光流法 | 第31-32页 |
| 3.3 改进的光流法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 金字塔光流法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 区域光流法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 特征光流法 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 运动目标检测技术研究 | 第37-44页 |
| 4.1 帧间差分法 | 第37-38页 |
| 4.2 自适应运动检测方法 | 第38-40页 |
| 4.3 基于熵的运动目标检测 | 第40-41页 |
| 4.3.1 自适应背景图像的建立 | 第40页 |
| 4.3.2 阈值s的确定 | 第40-41页 |
| 4.4 基于背景差分的方法 | 第41-43页 |
| 4.4.1 中值背景模型 | 第42页 |
| 4.4.2 均值背景模型 | 第42页 |
| 4.4.3 单高斯分布背景模型 | 第42-43页 |
| 4.4.4 多高斯分布背景模型 | 第43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 改进的运动目标检测算法研究 | 第44-57页 |
| 5.1 均值漂移目标检测算法 | 第44-51页 |
| 5.1.1 Mean Shift基本原理 | 第44-46页 |
| 5.1.2 Mean Shift的核函数与概率密度 | 第46-48页 |
| 5.1.3 Mean Shift图像平滑与分割 | 第48-49页 |
| 5.1.4 实验结果 | 第49-51页 |
| 5.2 改进的全局光流法联合均值漂移与形态学的算法 | 第51-56页 |
| 5.2.1 全局光流法的改进 | 第51页 |
| 5.2.2 检测性能指标 | 第51-52页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 本文总结 | 第57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 论文发表及参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |