远程实时运动目标识别技术的研究
| 第一章 绪论 | 第1-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·研究现状和发展动态 | 第15-19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·论文内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 图像预处理 | 第22-30页 |
| ·滤波处理 | 第22-26页 |
| ·滤波处理概述 | 第22-23页 |
| ·快速中值滤波 | 第23-25页 |
| ·中值滤波实验结果和分析 | 第25-26页 |
| ·图像增强 | 第26-29页 |
| ·灰度变换法 | 第27页 |
| ·直方图均衡法 | 第27-28页 |
| ·图像增强结果和分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 运动目标的检测与分割 | 第30-44页 |
| ·常用运动目标检测算法分析比较 | 第30页 |
| ·运动目标的初步分割 | 第30-32页 |
| ·目标精分割算法分析 | 第32-42页 |
| ·常用的图像分割方法分析 | 第32-34页 |
| ·基于一维最大类间方差和区域生长算法 | 第34-35页 |
| ·聚类搜索可能目标的区域形心 | 第35-39页 |
| ·对区域生长法的改进 | 第39-41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 运动目标识别方法 | 第44-57页 |
| ·基于头肩形状特征的识别方法 | 第44-52页 |
| ·特征提取 | 第45-47页 |
| ·遗传神经网络识别器的实现 | 第47-49页 |
| ·实验结果和分析 | 第49-52页 |
| ·基于整体形状特征的识别方法 | 第52-56页 |
| ·特征提取 | 第52页 |
| ·人工神经网络识别器的实现 | 第52-53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第62-65页 |
