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基于FPGA的目标识别与动态跟踪技术研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题研究的背景与意义第10-11页
    1.2 目标识别与动态跟踪技术概述第11-14页
    1.3 目标识别与动态跟踪技术研究现状第14-18页
        1.3.1 目标识别技术研究现状第14-16页
        1.3.2 目标跟踪技术研究现状第16-18页
    1.4 论文的主要内容及结构安排第18-20页
        1.4.1 论文的主要内容第18页
        1.4.2 论文结构安排第18-20页
第2章 图像预处理技术第20-35页
    2.1 图像平滑第20-24页
        2.1.1 邻域平均法第20-22页
        2.1.2 高斯滤波第22-23页
        2.1.3 中值滤波第23-24页
    2.2 图像锐化第24-29页
        2.2.1 微分法第25-26页
        2.2.2 反锐化掩模法第26-28页
        2.2.3 频域高通滤波第28-29页
    2.3 图像边缘检测第29-32页
        2.3.1 Sobel算子第29-30页
        2.3.2 Laplace算子第30-31页
        2.3.3 LOG算子第31-32页
    2.4 图像分割第32-34页
        2.4.1 门限法第32-33页
        2.4.2 自适应阈值分割法第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 运动目标检测第35-44页
    3.1 引言第35页
    3.2 帧间差分法第35-37页
    3.3 背景差分法第37-38页
    3.4 光流场差分法第38-41页
    3.5 方法对比分析第41-43页
    3.6 本章小结第43-44页
第4章 基于模板匹配的目标跟踪算法第44-55页
    4.1 引言第44页
    4.2 基于模板匹配的目标跟踪算法第44-47页
        4.2.1 模板匹配算法第44-46页
        4.2.2 影响跟踪性能的因素第46页
        4.2.3 实验结果及分析第46-47页
    4.3 利用小波变换的模板匹配算法第47-51页
        4.3.1 小波变换第47-49页
        4.3.2 利用小波变换的模板匹配算法第49-51页
    4.4 抑制模板漂移的目标跟踪算法第51-54页
        4.4.1 模板漂移及产生原理第51页
        4.4.2 抑制模板漂移的目标跟踪算法第51-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第5章 基于HASH感知和小波变换的目标跟踪算法第55-64页
    5.1 引言第55页
    5.2 基于HASH感知和小波变换的目标跟踪算法第55-62页
        5.2.1 算法描述第55-56页
        5.2.2 运动目标模板获取第56页
        5.2.3 基于HASH感知的模板更新策略第56-61页
        5.2.4 基于小波变换的模板匹配算法第61-62页
    5.3 实验结果及分析第62-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第6章 目标跟踪算法的硬件实现第64-74页
    6.1 引言第64页
    6.2 系统架构第64-66页
        6.2.1 硬件结构第64页
        6.2.2 基于System Generator的算法实现技术第64-66页
    6.3 目标跟踪系统的设计第66-71页
        6.3.1 顶层模块第66页
        6.3.2 数据输入模块第66-67页
        6.3.3 数据输出模块第67页
        6.3.4 坐标计数模块第67页
        6.3.5 匹配算法模块第67-70页
        6.3.6 跟踪框叠加模块第70-71页
    6.4 实验结果及分析第71-73页
        6.4.1 单一背景下的目标跟踪第71页
        6.4.2 存在干扰下的目标跟踪第71-72页
        6.4.3 复杂背景下的目标跟踪第72-73页
    6.5 本章小结第73-74页
结论第74-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第80-81页
致谢第81页

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