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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

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