| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·红外目标跟踪技术的发展现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 红外目标跟踪前预处理 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·图像增强 | 第11-14页 |
| ·灰度变换 | 第12-13页 |
| ·直方图均衡 | 第13-14页 |
| ·图像降噪 | 第14-18页 |
| ·邻域均值滤波 | 第14-15页 |
| ·中值滤波 | 第15页 |
| ·自适应维纳滤波 | 第15-16页 |
| ·实验结果与分析 | 第16-18页 |
| ·目标分割 | 第18-22页 |
| ·区域生长法 | 第18页 |
| ·独立峰法 | 第18-19页 |
| ·最大类间方差法 | 第19-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于均值漂移与粒子滤波结合的红外目标跟踪算法 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·Mean shift 基本原理 | 第23-26页 |
| ·Mean shift 的基本形式 | 第24页 |
| ·Mean shift 的扩展形式 | 第24-25页 |
| ·Mean shift 算法步骤 | 第25-26页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第26-33页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第26-28页 |
| ·蒙特卡洛方法 | 第28-29页 |
| ·重要性采样 | 第29-31页 |
| ·重采样 | 第31-32页 |
| ·算法框架 | 第32-33页 |
| ·基于粒子滤波与均值漂移相结合的红外目标跟踪 | 第33-37页 |
| ·状态转移模型 | 第33-34页 |
| ·观测概率描述 | 第34-35页 |
| ·遮挡情况处理 | 第35页 |
| ·目标跟踪流程 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于改进粒子滤波的红外目标跟踪算法 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·拟蒙特卡洛高斯粒子滤波 | 第41-50页 |
| ·拟蒙特卡洛 | 第41-43页 |
| ·高斯粒子滤波 | 第43-44页 |
| ·基于QMC-GPF 的红外目标跟踪方法 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-50页 |
| ·基于Sigma 集特征描述的QMC-GPF 红外目标跟踪方法 | 第50-58页 |
| ·积分直方图 | 第50-51页 |
| ·红外目标Sigma 集模型建立 | 第51-52页 |
| ·特征选取 | 第52-53页 |
| ·相似性测度 | 第53-54页 |
| ·模型更新 | 第54页 |
| ·算法流程 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·未来展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者在读期间研究成果 | 第66-67页 |