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基于FPGA复杂背景下机动目标识别的技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 目标跟踪算法发展现状第9-11页
    1.3 本文的内容和章节安排第11-12页
第二章 背景与图像算法分析第12-22页
    2.1 图像背景分析第12-13页
        2.1.1 图像背景的分类第12-13页
    2.2 图像预处理算法第13-15页
        2.2.1 中值滤波算法第13-14页
        2.2.2 均值滤波算法第14-15页
    2.3 图像跟踪算法分析第15-21页
        2.3.1 均值漂移跟踪算法第15-17页
        2.3.2 粒子滤波跟踪算法第17-19页
        2.3.3 跟踪算法对比和分析第19-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 复杂背景下跟踪算法的改进第22-31页
    3.1 图像算法流程设计第22页
    3.2 彩色轮廓加强算法第22-25页
    3.3 改进的目标跟踪算法第25-28页
    3.4 仿真实验分析第28-30页
        3.4.1 针对目标与背景颜色相近的情况第28-29页
        3.4.2 针对光照变化和目标遮挡的情况第29-30页
    3.5 本章小结第30-31页
第四章 系统硬件平台设计第31-39页
    4.1 硬件系统概述第31页
    4.2 图像传感器的选择第31-33页
    4.3 视频编解码部分第33-36页
        4.3.1 视频解码芯片第33-35页
        4.3.2 视频编码芯片第35-36页
    4.4 FPGA器件选型第36页
    4.5 存储器电路设计第36-37页
    4.6 电源部分电路设计第37-38页
    4.7 本章小结第38-39页
第五章 FPGA平台下软件的设计和实现第39-55页
    5.1 FPGA系统软件设计流程第39-40页
    5.2 软件设计模块实现第40-43页
        5.2.1 时钟管理模块第40-41页
        5.2.2 图像缓存模块第41-42页
        5.2.3 显示驱动模块第42-43页
    5.3 目标识别跟踪算法的FPGA实现第43-54页
        5.3.1 图像基础算法的硬件实现第43-46页
        5.3.2 中值滤波算法的硬件实现第46-47页
        5.3.3 彩色轮廓加强算法的硬件实现第47-49页
        5.3.4 均值漂移算法的硬件实现第49-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第六章 FPGA硬件平台搭建与实验第55-59页
    6.1 硬件平台搭建第55-56页
    6.2 实验结果分析第56-58页
    6.3 本章小结第58-59页
总结和展望第59-61页
    总结第59页
    展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-64页

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