| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·应用背景及研究意义 | 第12-14页 |
| ·研究现状 | 第14页 |
| ·相关技术与存在问题 | 第14-19页 |
| ·运动目标检测技术 | 第14-15页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第15-17页 |
| ·技术难点 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容及组织安排 | 第19-20页 |
| 2 基于贝叶斯分类的运动目标跟踪算法研究 | 第20-38页 |
| ·经典的目标跟踪算法 | 第20-27页 |
| ·基于Mean-Shift的跟踪方法 | 第20-23页 |
| ·基于粒子滤波的运动目标跟踪 | 第23-26页 |
| ·基于分类思想的目标跟踪算法 | 第26-27页 |
| ·基于贝叶斯分类的实时运动目标跟踪算法 | 第27-33页 |
| ·贝叶斯分类 | 第28-29页 |
| ·目标位置预测 | 第29-31页 |
| ·跟踪窗尺度的自适应分析 | 第31-32页 |
| ·模型参数的更新 | 第32-33页 |
| ·实验结果和分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 3 GLRAM与PPCA相结合的运动目标跟踪算法研究 | 第38-48页 |
| ·GLRAM方法 | 第38-40页 |
| ·PPCA算法 | 第40-43页 |
| ·PPCA的提出 | 第40-41页 |
| ·PPCA的数学模型 | 第41-42页 |
| ·PPCA模型参数的估计 | 第42-43页 |
| ·GLRAM与PPCA相结合的目标跟踪算法 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 红外弱小目标检测与跟踪算法研究 | 第48-64页 |
| ·红外图像特征与分析 | 第48-49页 |
| ·红外图像特点 | 第48-49页 |
| ·红外弱小目标检测难点 | 第49页 |
| ·常用的检测算法 | 第49-53页 |
| ·单帧图像的红外小目标检测 | 第49-52页 |
| ·序列图像的红外小目标检测 | 第52-53页 |
| ·基于时-空域联合的红外弱小目标检测算法 | 第53-58页 |
| ·图像差分 | 第54-55页 |
| ·边缘检测 | 第55-56页 |
| ·时-空域联合法 | 第56-57页 |
| ·投影法 | 第57-58页 |
| ·基于验证机制的检测跟踪算法相结合 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 5 结论 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者简历 | 第70-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |