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旋转弹光电成像制导图像处理关键算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 本论文研究的目的和意义第13-14页
    1.2 国内外相关技术研究现状及发展趋势第14-18页
        1.2.1 电子稳像技术第14-15页
        1.2.2 运动目标检测技术第15-16页
        1.2.3 目标跟踪技术第16-18页
    1.3 本论文的研究内容第18-21页
第2章 大运动偏移电子稳像技术第21-37页
    2.1 引言第21-22页
    2.2 图像的全局运动模型第22-28页
        2.2.1 三维空域中摄像机成像模型分析第22-24页
        2.2.2 摄像机运动参数模型第24-28页
    2.3 基于频域极坐标变换的运动估计与补偿第28-30页
        2.3.1 基于相位相关的平移量估计第28-29页
        2.3.2 频域四参数偏移量估计第29-30页
    2.4 基于高斯-牛顿最小化法的运动估计与补偿第30页
    2.5 算法的总体框架与实现形式第30-33页
    2.6 实验结果与分析第33-36页
    2.7 本章小结第36-37页
第3章 基于粒子滤波的运动目标检测与跟踪第37-60页
    3.1 引言第37页
    3.2 粒子滤波器第37-43页
        3.2.1 Bayes 滤波器第37-39页
        3.2.2 Bayes 滤波器的表述模型第39-41页
        3.2.3 粒子滤波器的实现第41-43页
    3.3 基于 KLD 采样的自适应粒子滤波器第43-46页
        3.3.1 Kullback-Leibler 距离第44-45页
        3.3.2 KL 距离算法用于粒子滤波器第45-46页
    3.4 自适应粒子滤波器用于多运动目标检测与跟踪第46-59页
        3.4.1 粒子滤波器检测图像中的运动目标第46-54页
        3.4.2 多运动目标的检测与跟踪第54-56页
        3.4.3 实验结果第56-59页
    3.5 本章小结第59-60页
第4章 改进的 MEAN-SHIFT 目标跟踪算法第60-87页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 Mean-Shift 理论第61-66页
        4.2.1 基本的 Mean-Shift 理论第61-62页
        4.2.2 扩展的 Mean-Shift 理论第62-64页
        4.2.3 概率密度梯度第64-66页
    4.3 Mean-Shift 目标跟踪理论第66-70页
        4.3.1 初始目标模型的建立第66-67页
        4.3.2 候选目标模型的建立第67页
        4.3.3 相似度量函数第67-68页
        4.3.4 目标空间定位第68-70页
    4.4 改进特征空间的 Mean-Shift 跟踪算法第70-75页
        4.4.1 边缘增强特征提取第70-73页
        4.4.2 颜色与增强边缘特征描述第73-74页
        4.4.3 融合灰度和增强边缘特征的目标空间定位第74-75页
    4.5 基于 LMS 自适应滤波器的目标模板更新第75-77页
    4.6 Mean-Shift 核窗宽自适应更新第77-79页
    4.7 Kalman 滤波器与 Mean-Shift 结合的目标跟踪第79-83页
        4.7.1 卡尔曼滤波器基础理论第80-81页
        4.7.2 基于卡尔曼滤波器目标运动预测第81-83页
    4.8 实验结果与分析第83-86页
    4.9 本章小结第86-87页
第5章 算法在图像制导信息系统中的应用第87-101页
    5.1 引言第87页
    5.2 光电成像制导系统整体框架第87-89页
    5.3 信号处理器的硬件平台和软件设计第89-98页
        5.3.1 硬件平台第89-91页
        5.3.2 软件设计第91-98页
        5.3.3 软件优化第98页
    5.4 大运动偏移下目标检测与跟踪能力测试第98-100页
    5.5 本章小结第100-101页
第6章 总结与展望第101-102页
参考文献第102-111页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第111-113页
致谢第113页

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