| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·红外成像跟踪系统简介 | 第7-8页 |
| ·红外成像跟踪算法的发展概况 | 第8-11页 |
| ·本文的研究内容 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关匹配算法及其分析 | 第13-27页 |
| ·相关匹配原理 | 第13-15页 |
| ·常用相关匹配算法 | 第15-21页 |
| ·平均绝对差（MAD）和平均平方差算法（MSD ） | 第16页 |
| ·归一化积相关算法（NPROD ） | 第16页 |
| ·FFT相关算法 | 第16-17页 |
| ·不变矩匹配算法 | 第17页 |
| ·相位相关算法 | 第17-18页 |
| ·基于信息熵的匹配算法 | 第18-19页 |
| ·基于主成分分析的匹配算法 | 第19页 |
| ·基于分形特征的匹配算法 | 第19-21页 |
| ·跟踪系统的状态划分 | 第21-23页 |
| ·相关匹配算法误差分析 | 第23-26页 |
| ·系统误差分析 | 第23-24页 |
| ·跟踪过程误差分析 | 第24-25页 |
| ·模板大小的影响 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 预测算法 | 第27-35页 |
| ·线性预测 | 第27-28页 |
| ·平方预测 | 第28-30页 |
| ·综合预测 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第四章 卡尔曼滤波在模板更新中的应用 | 第35-51页 |
| ·模板更新方法概述 | 第35-36页 |
| ·标准卡尔曼滤波器 | 第36-39页 |
| ·待估计的离散线性过程 | 第36-37页 |
| ·滤波器原理 | 第37-38页 |
| ·滤波器方程 | 第38-39页 |
| ·滤波器参数 | 第39页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器(EKF?) | 第39-42页 |
| ·卡尔曼滤波器在模板更新中的应用 | 第42-46页 |
| ·应用原理 | 第42-44页 |
| ·改进的模板更新方法 | 第44-45页 |
| ·算法设定 | 第45-46页 |
| ·实验结果和分析 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第五章 本文总结 | 第51-53页 |
| 一、本文完成的工作 | 第51页 |
| 二、今后的研究工作 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第59页 |