| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 论文选题的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 运动目标的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 CME的国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 运动目标检测和识别的难点 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要工作和组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 运动目标检测方法概述 | 第20-32页 |
| 2.1 运动目标检测 | 第20页 |
| 2.2 帧间差分法 | 第20-22页 |
| 2.3 光流法 | 第22-24页 |
| 2.4 背景差分法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 背景差分法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 背景模型的构建 | 第25-28页 |
| 2.4.2.1 单高斯Kalman方法 | 第25-27页 |
| 2.4.2.2 衰减Kalman滤波方法 | 第27-28页 |
| 2.5 运动目标检测技术的分析 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 Kalman背景差分法 | 第32-40页 |
| 3.1 卡尔曼滤波模型 | 第32-34页 |
| 3.2 传统的Kalman背景模型的建模 | 第34-35页 |
| 3.3 改进的卡尔曼滤波的背景更新模型 | 第35-37页 |
| 3.4 背景模型参数的初始化 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于改进Kalman滤波的CME的识别 | 第40-70页 |
| 4.1 CME探测的流程 | 第40-41页 |
| 4.2 数据 | 第41-43页 |
| 4.3 数据预处理 | 第43-49页 |
| 4.3.1 中值滤波 | 第43-44页 |
| 4.3.2 对齐和曝光时间归一化 | 第44-46页 |
| 4.3.3 背景归一化 | 第46-47页 |
| 4.3.4 极坐标转换 | 第47-49页 |
| 4.4 改进的Kalman背景提取 | 第49-50页 |
| 4.5 CME的提取 | 第50-52页 |
| 4.6 后处理 | 第52-55页 |
| 4.7 CME检测的结果 | 第55-61页 |
| 4.8 CME的跟踪 | 第61-68页 |
| 4.9 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 比较与分析 | 第70-88页 |
| 5.1 与帧间差分法的对比 | 第70-72页 |
| 5.2 与CDAW、CACTus、SEEDS目录的对比 | 第72-75页 |
| 5.3 结果分析 | 第75-83页 |
| 5.4 误差分析 | 第83-85页 |
| 5.5 参数讨论 | 第85-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 讨论与展望 | 第88-92页 |
| 6.1 讨论与总结 | 第88-90页 |
| 6.2 展望 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) | 第100-102页 |
| 附录B (攻读学位期间参与完成的研究成果) | 第102页 |