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基于FPGA的红外图像识别与跟踪系统

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
    1.2 当前国内外的研究现状第12-13页
    1.3 论文的结构及主要工作第13-14页
        1.3.1 论文的主要工作第13页
        1.3.2 论文的结构安排第13-14页
第二章 红外图像检测的算法研究第14-25页
    2.1 红外目标检测中的难点第14-15页
        2.1.1 红外图像中的噪声第14-15页
        2.1.2 红外图像的分割第15页
    2.2 降噪第15-20页
        2.2.1 中值滤波器第15-17页
        2.2.2 帧间迭代滤波器第17-20页
    2.3 自适应分割第20-22页
        2.3.1 阈值分割的分类第20-21页
        2.3.2 本次设计的自适应阈值分割第21-22页
    2.4 噪声检测第22-23页
    2.5 本章小结第23-25页
第三章 红外目标跟踪算法的研究第25-35页
    3.1 自适应跟踪波门第25-28页
        3.1.1 手动波框第25-26页
        3.1.2 目标边缘检测第26-27页
        3.1.3 自适应波门第27-28页
    3.2 形心算法与质心算法第28-32页
        3.2.1 形心算法第29-30页
        3.2.2 质心算法第30-31页
        3.2.3 形心算法与质心算法的比较第31-32页
    3.3 控制指令的产生第32-33页
    3.4 本章小结第33-35页
第四章 系统的整体设计与硬件平台的搭建第35-41页
    4.1 FPGA技术介绍第35-37页
        4.1.1 FPGA工作原理第35-36页
        4.1.2 PFGA开发流程介绍第36-37页
    4.2 硬件平台的搭建第37-40页
    4.3 本章小结第40-41页
第五章 系统的FPGA实现第41-67页
    5.1 ITU-R BT.656到ITU-R BT.601格式的转换第42-43页
    5.2 降噪算法的硬件实现第43-52页
        5.2.1 中值滤波算法第43-45页
        5.2.2 迭代滤波的硬件实现第45-48页
        5.2.3 噪声检测的硬件实现第48-52页
    5.3 图像分割的硬件实现第52-54页
    5.4 目标跟踪系统的硬件实现第54-62页
        5.4.1 手动波框第54-56页
        5.4.2 边缘检测第56-58页
        5.4.3 自适应波门第58-61页
        5.4.4 寻找质心第61-62页
    5.5 抗干扰设计第62-66页
        5.5.1 红外跟踪的干扰方法第62-63页
        5.5.2 失落补偿第63-66页
    5.6 本章小结第66-67页
第六章 系统的仿真与测试第67-79页
    6.1 子模块的仿真验证第67-73页
        6.1.1 ITU-R BT.656到ITU-R BT.601格式转换的验证第67-68页
        6.1.2 中值滤波器的验证第68-70页
        6.1.3 边沿检测模块的验证第70页
        6.1.4 阈值分割的验证第70-71页
        6.1.5 质心算法的验证第71-73页
    6.2 系统测试第73-78页
        6.2.1 选择目标第74页
        6.2.2 目标的跟踪第74-76页
        6.2.3 抗干扰性能的测试第76-78页
    6.3 本章小结第78-79页
第七章 结论与展望第79-81页
    7.1 本文的主要工作第79页
    7.2 展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-84页
攻读硕士学位期间取得的成果第84-85页

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