基于小波理论的目标检测与快速目标跟踪算法研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-14页 |
图表目录 | 第14-16页 |
第1章 绪论 | 第16-27页 |
·研究的背景及意义 | 第16-17页 |
·国内外发展和现状 | 第17-25页 |
·单帧图像目标检测 | 第17-22页 |
·序列图像目标检测方法 | 第22-25页 |
·目标跟踪的主要研究内容 | 第25-26页 |
·本文主要研究内容及论文章节安排 | 第26-27页 |
第2章 基于小波理论的目标检测算法研究 | 第27-46页 |
·引言 | 第27页 |
·基于小波分析的图像边缘检测方法 | 第27-33页 |
·小波变换基本原理 | 第28-29页 |
·小波多尺度局部模极大值边缘检测的原理 | 第29-32页 |
·小波函数的选取 | 第32页 |
·小波变换模极大值用于边缘检测的具体步骤 | 第32-33页 |
·实验结果 | 第33页 |
·基于CURVELET 变换的图像去噪与增强 | 第33-44页 |
·curvelet 变换的基本概念 | 第34-36页 |
·算法实现 | 第36-38页 |
·基于curvelet 变换图像增强方法 | 第38-41页 |
·利用curvelet 变换抑制图像噪声 | 第41-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第3章 基于小波变换的形状匹配算法研究 | 第46-62页 |
·引言 | 第46页 |
·形状的表示方法 | 第46-47页 |
·基于各种不变量的形状匹配方法 | 第47-52页 |
·基于全局性几何特征 | 第48页 |
·基于变换域特征 | 第48-49页 |
·基于局部特性的形状匹配方法 | 第49-52页 |
·一种与起始点无关的小波系数形状匹配 | 第52-61页 |
·Zernike 矩简介 | 第52-53页 |
·目标形状的小波表达 | 第53-54页 |
·起始点问题 | 第54-57页 |
·匹配算法 | 第57-58页 |
·实验结果及分析 | 第58-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第4章 基于遗传算法的快速图像相关匹配 | 第62-80页 |
·引言 | 第62-63页 |
·相关匹配算法简介 | 第63-65页 |
·相似性度量 | 第63-64页 |
·快速算法 | 第64-65页 |
·遗传算法简介 | 第65-66页 |
·标准遗传算法的基本流程 | 第65-66页 |
·基于遗传算法的快速图象匹配 | 第66-74页 |
·编码 | 第67-68页 |
·初始化种群 | 第68页 |
·设计适应度函数 | 第68-70页 |
·遗传算子 | 第70-72页 |
·引入竞争进化策略 | 第72页 |
·控制参数的确定 | 第72页 |
·算法的具体步骤 | 第72-74页 |
·实验结果及分析 | 第74-78页 |
·实验参数 | 第74页 |
·匹配计算量分析 | 第74页 |
·仿真结果及分析 | 第74-78页 |
·本章小结 | 第78-80页 |
第5章 相关跟踪中模板更新策略及遮挡问题研究 | 第80-99页 |
·引言 | 第80页 |
·模板更新策略算法研究 | 第80-83页 |
·相关跟踪中遮挡问题研究 | 第83-96页 |
·遮挡问题的产生 | 第83-85页 |
·标准Kalman 滤波器 | 第85-89页 |
·扩展的kalman 滤波器(EKF) | 第89-91页 |
·利用Kalman 滤波器进行轨迹预测 | 第91-93页 |
·实验结果与分析 | 第93-95页 |
·一种简单实用的轨迹预测方法 | 第95-96页 |
·跟踪状态的估计及状态的转换 | 第96-98页 |
·相关匹配准则的选取 | 第96页 |
·状态的估计及转换 | 第96-98页 |
·本章小结 | 第98-99页 |
第6章 运动目标实时跟踪系统设计 | 第99-111页 |
·引言 | 第99-100页 |
·系统的基本任务及功能 | 第100-101页 |
·系统总体方案设计 | 第101-108页 |
·系统的基本构成与分层设计 | 第101-102页 |
·系统硬件设计方案 | 第102-104页 |
·系统的软件设计方案 | 第104-108页 |
·实验结果与分析 | 第108-110页 |
·本章小结 | 第110-111页 |
第7章 结束语 | 第111-114页 |
·论文的主要工作 | 第111-112页 |
·论文的创新点 | 第112-113页 |
·结论与展望 | 第113-114页 |
参考文献 | 第114-122页 |
攻读博士学位期间文章发表情况 | 第122-123页 |
致谢 | 第123-125页 |
作者简介 | 第125-126页 |