微型无人机红外人体目标识别技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·红外成像技术概述 | 第12-13页 |
| ·微型无人机红外人体目标识别系统构成 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 红外图像预处理及分割 | 第18-28页 |
| ·红外图像的预处理 | 第18-19页 |
| ·常用的红外图像分割方法 | 第19-22页 |
| ·边缘检测法 | 第19-20页 |
| ·基于区域分割方法 | 第20页 |
| ·阈值法 | 第20-22页 |
| ·双阈值红外人体分割方法 | 第22-27页 |
| ·统计方差法求阈值 | 第22-23页 |
| ·十字形滑动窗口扫描求局部阈值 | 第23-25页 |
| ·双阈值分割红外图像 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 候选目标的确定 | 第28-33页 |
| ·区域高宽比 | 第28-30页 |
| ·标记区域 | 第28-30页 |
| ·计算区域高宽比 | 第30页 |
| ·垂直边缘对称性 | 第30-32页 |
| ·检测垂直边缘 | 第30-31页 |
| ·判断对称性 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 人体目标识别 | 第33-45页 |
| ·红外人体目标识别方法 | 第33-34页 |
| ·特征选择 | 第34-38页 |
| ·傅立叶描述子 | 第34-35页 |
| ·小边特征 | 第35-36页 |
| ·Harr 小波特征 | 第36-37页 |
| ·HOG 特征 | 第37-38页 |
| ·降维的HOG 特征提取 | 第38-42页 |
| ·按比例划分候选目标区域 | 第38-39页 |
| ·特征提取主要过程 | 第39-42页 |
| ·基于SVM 的人体识别分类 | 第42-44页 |
| ·常用的分类方法 | 第42-43页 |
| ·SVM 分类器 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统实验结果与分析 | 第45-55页 |
| ·图像库 | 第45-46页 |
| ·实验具体过程 | 第46-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第61页 |
