红外地面目标跟踪算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 红外热成像技术简介 | 第10页 |
| 1.3 红外地面目标跟踪的研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.4 国内外研究状况 | 第11-14页 |
| 1.5 本文研究内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于压缩跟踪的红外地面目标跟踪算法 | 第15-42页 |
| 2.1 压缩跟踪算法理论 | 第15-21页 |
| 2.1.1 压缩感知原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 随机测量矩阵提取特征 | 第16-18页 |
| 2.1.3 分类器的构建与更新 | 第18-20页 |
| 2.1.4 压缩跟踪算法流程 | 第20-21页 |
| 2.2 基于压缩跟踪的多特征融合 | 第21-25页 |
| 2.3 基于压缩跟踪的特征加权 | 第25-26页 |
| 2.4 目标多尺度化改进 | 第26-28页 |
| 2.5 对目标遮挡的研究改进 | 第28-33页 |
| 2.5.1 遮挡判断机制 | 第28-30页 |
| 2.5.2 基于Kalman滤波的预测跟踪 | 第30-33页 |
| 2.6 多特征融合的尺度化压缩跟踪算法流程 | 第33-34页 |
| 2.7 算法性能评价指标 | 第34-36页 |
| 2.8 实验测试及结果分析 | 第36-40页 |
| 2.9 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于TLD算法的ICT算法研究 | 第42-59页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 TLD算法 | 第42-53页 |
| 3.2.1 中值流跟踪器原理 | 第43-46页 |
| 3.2.2 P-N学习器原理 | 第46-47页 |
| 3.2.3 图像块方差分类器 | 第47-48页 |
| 3.2.4 集成分类器 | 第48-50页 |
| 3.2.5 最近邻分类器 | 第50-52页 |
| 3.2.6 综合器 | 第52-53页 |
| 3.3 基于TLD算法的ICT算法融合 | 第53-54页 |
| 3.4 三帧差分算法 | 第54-55页 |
| 3.5 TLD算法融合ICT算法实现流程 | 第55-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 算法性能评价 | 第59-65页 |
| 4.1 算法运行环境 | 第59页 |
| 4.2 算法评估数据 | 第59页 |
| 4.3 算法评价指标 | 第59-60页 |
| 4.4 实验测试与结果分析 | 第60-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本论文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 后期展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
