| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| §1.1 课题的研究背景及意义 | 第14页 |
| §1.2 当前典型的成像目标跟踪方法 | 第14-21页 |
| §1.3 地面背景下成像目标跟踪技术难点分析 | 第21-24页 |
| §1.4 本文的内容安排 | 第24-25页 |
| §1.5 本文的主要工作及创新点 | 第25-27页 |
| 第二章 广义交互式遗传算法改进的粒子滤波目标跟踪技术 | 第27-67页 |
| §2.1 引言 | 第27-29页 |
| §2.2 粒子滤波理论及其理论推导 | 第29-42页 |
| §2.2.1 非线性动力学系统的相关知识及证明 | 第30-33页 |
| §2.2.2 格栅滤波方法的基本思想 | 第33-34页 |
| §2.2.3 Bayes导引滤波器的基本思想 | 第34-37页 |
| §2.2.4 粒子滤波器的基本理论及证明 | 第37-42页 |
| §2.3 粒子滤波器的实现步骤及存在的问题 | 第42-45页 |
| §2.3.1 粒子滤波器的实现步骤 | 第42-43页 |
| §2.3.2 粒子滤波器存在的主要问题 | 第43-45页 |
| §2.4 基于广义交互式GA改进的粒子滤波跟踪技术 | 第45-57页 |
| §2.4.1 遗传算法及交互式遗传算法的基本知识 | 第45-48页 |
| §2.4.2 基于广义交互式遗传算法改进的粒子滤波 | 第48-52页 |
| §2.4.3 基于改进的粒子滤波的目标跟踪技术 | 第52-57页 |
| §2.5 实验结果及性能分析 | 第57-66页 |
| §2.5.1 实验一 | 第57-60页 |
| §2.5.2 实验二 | 第60-63页 |
| §2.5.3 实验三 | 第63-66页 |
| §2.6 小结 | 第66-67页 |
| 第三章 动态显著性特征的粒子滤波技术多目标跟踪技术 | 第67-105页 |
| §3.1 引言 | 第67-69页 |
| §3.2 视觉注意理论 | 第69-76页 |
| §3.2.1 感受野和DOG函数的相似性 | 第70-72页 |
| §3.2.2 选择性视觉注意机制 | 第72-73页 |
| §3.2.3 主要的视觉注意模型 | 第73-75页 |
| §3.2.4 含有运动信息的视觉注意模型 | 第75-76页 |
| §3.3 基于动态显著性特征的运动多目标检测技术 | 第76-86页 |
| §3.3.1.显著性特征定义及本文的视觉注意模型 | 第76-78页 |
| §3.3.2 静态显著性特征提取 | 第78-80页 |
| §3.3.3 运动显著性特征提取 | 第80-84页 |
| §3.3.4 动态显著性特征融合 | 第84-85页 |
| §3.3.5 注意捕获及注意焦点形成 | 第85-86页 |
| §3.4 基于动态显著性特征的粒子滤波跟踪技术 | 第86-93页 |
| §3.4.1 基于动态显著性特征的目标模型表示 | 第87页 |
| §3.4.2 系统状态转移 | 第87-88页 |
| §3.4.3 系统观测 | 第88页 |
| §3.4.4 目标位置预测 | 第88-89页 |
| §3.4.5 粒子重采样 | 第89页 |
| §3.4.6 数据关联及目标航迹管理 | 第89-93页 |
| §3.5 实验结果及分析 | 第93-103页 |
| §3.5.1 实验一 | 第93-95页 |
| §3.5.2 实验二 | 第95-101页 |
| §3.5.3 实验三 | 第101-103页 |
| §3.6 小结 | 第103-105页 |
| 第四章 基于梯度和相似及神经网络搜索的图像匹配跟踪技术 | 第105-142页 |
| §4.1 引言 | 第105-107页 |
| §4.2 图像匹配跟踪技术的关键要素和目前常用的算法 | 第107-115页 |
| §4.2.1 图像匹配跟踪技术的关键要素 | 第107-108页 |
| §4.2.2 目前常用的匹配方法 | 第108-113页 |
| §4.2.3 目前常用的搜索策略 | 第113-115页 |
| §4.3 基于梯度和相似及神经网络搜索的图像匹配跟踪方法 | 第115-128页 |
| §4.3.1 基于图像边缘梯度和相似性的匹配跟踪算法 | 第115-119页 |
| §4.3.2 基于改进的‘高斯和'梯度神经网络的匹配搜索策略 | 第119-128页 |
| §4.4 实验结果及性能分析 | 第128-140页 |
| §4.4.1 实验一 | 第128-135页 |
| §4.4.2 实验二 | 第135-140页 |
| §4.5 小结 | 第140-142页 |
| 第五章 结束语 | 第142-145页 |
| §5.1 本文工作总结 | 第142-143页 |
| §5.2 需要进一步深入的问题 | 第143-145页 |
| 致谢 | 第145-147页 |
| 参考文献 | 第147-159页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第159-160页 |
| 作者在学期间参加的科研任务 | 第160页 |
