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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

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