基于红外与可见光的多源传感器协同检测与跟踪技术研究
摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
目录 | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
·研究工作的背景及意义 | 第9-10页 |
·研究概况及需要解决的问题 | 第10-11页 |
·课题的主要工作 | 第11-13页 |
·论文结构安排 | 第13-15页 |
第二章 图像预处理与运动目标检测技术 | 第15-42页 |
·图像预处理 | 第15-21页 |
·图像变换 | 第15-16页 |
·图像增强 | 第16-19页 |
·图像恢复 | 第19-20页 |
·图像分割技术 | 第20-21页 |
·常用运动目标检测方法 | 第21-26页 |
·帧差法 | 第21-24页 |
·背景差法 | 第24-26页 |
·光流法 | 第26页 |
·基于自适应背景模型的运动目标检测法 | 第26-38页 |
·背景模型初始化方法 | 第27-28页 |
·背景更新策略 | 第28-29页 |
·差分和二值化方法 | 第29-32页 |
·边缘链接和面积阈值处理 | 第32-35页 |
·实验结果及分析 | 第35-38页 |
·运动目标提取 | 第38-41页 |
·引言 | 第38页 |
·基于自适应背景模型的运动目标提取法 | 第38-39页 |
·实验结果及分析 | 第39-41页 |
·小结 | 第41-42页 |
第三章 运动目标跟踪技术 | 第42-57页 |
·引言 | 第42-43页 |
·运动目标跟踪常用方法 | 第43-45页 |
·空间跟踪方法 | 第44页 |
·时间-空间跟踪方法 | 第44-45页 |
·运动预测技术 | 第45-52页 |
·波门预测技术 | 第46-47页 |
·统计预测方法 | 第47-48页 |
·卡尔曼(Kalman)运动预测技术 | 第48-52页 |
·基于扩展卡尔曼滤波器的运动目标跟踪方法 | 第52-56页 |
·算法原理及步骤 | 第52-54页 |
·实验结果及分析 | 第54-56页 |
·小结 | 第56-57页 |
第四章 跟踪结果评价技术 | 第57-72页 |
·引言 | 第57-58页 |
·灰色关联分析理论 | 第58-60页 |
·灰色关联分析概述 | 第58-59页 |
·灰色关联度及其计算方法 | 第59-60页 |
·评价因子的选取 | 第60-66页 |
·目标面积惯性 | 第61-62页 |
·目标宽长比惯性 | 第62-63页 |
·目标位置惯性 | 第63-65页 |
·目标速度惯性 | 第65-66页 |
·评价因子小结 | 第66页 |
·基于灰色关联分析的跟踪结果综合评价方法 | 第66-71页 |
·系统分析 | 第67页 |
·算法原理 | 第67-70页 |
·实验结果 | 第70-71页 |
·小结 | 第71-72页 |
第五章 多源传感器协同检测与跟踪实验系统 | 第72-80页 |
·引言 | 第72页 |
·系统框架 | 第72-74页 |
·系统运行环境 | 第73页 |
·系统构成 | 第73-74页 |
·系统模块设计 | 第74-77页 |
·数据采集模块 | 第74-75页 |
·参数设置模块 | 第75-76页 |
·图像预处理模块 | 第76页 |
·运动目标检测与跟踪模块 | 第76页 |
·决策与结果处理模块 | 第76-77页 |
·结果输出模块 | 第77页 |
·实验结果及分析 | 第77-79页 |
·系统软件界面 | 第77-78页 |
·系统运行结果 | 第78-79页 |
·小结 | 第79-80页 |
第六章 图像配准技术 | 第80-92页 |
·图像配准理论及方法 | 第80-82页 |
·图像配准的定义及其数学模型 | 第80页 |
·图像配准的分类及其步骤 | 第80-81页 |
·图像变换模型及插值方法 | 第81-82页 |
·改进的基于边缘相关性的图像配准算法 | 第82-85页 |
·算法原理及其具体步骤 | 第83-84页 |
·实验结果及分析 | 第84-85页 |
·基于角点的图像配准算法 | 第85-89页 |
·算法原理及其具体步骤 | 第86-88页 |
·实验结果及分析 | 第88-89页 |
·图像配准在多源传感器协同检测与跟踪中的应用 | 第89-91页 |
·小结 | 第91-92页 |
第七章 总结与展望 | 第92-94页 |
·论文工作总结 | 第92-93页 |
·进一步的研究建议 | 第93-94页 |
参考文献 | 第94-100页 |
致谢 | 第100-101页 |
硕士在读期间的研究成果与发表的论文 | 第101页 |