红外目标的检测与跟踪
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1．2 红外图像特点及预处理 | 第8-9页 |
| 1．2．1 红外图像特点 | 第8-9页 |
| 1．2．2 红外图像预处理 | 第9页 |
| 1．3 红外目标的检测与跟踪方法简介 | 第9-13页 |
| 1．3．1 先检测后跟踪的方法 | 第9-12页 |
| 1．3．2 先跟踪后检测的方法 | 第12-13页 |
| 1．4 论文结构 | 第13-14页 |
| 2 红外普通目标检测方法 | 第14-26页 |
| 2．1 概述 | 第14-15页 |
| 2．2 传统的分割算法 | 第15-19页 |
| 2．2．1 Otsu算法 | 第15-16页 |
| 2．2．2 遗传算法 | 第16-19页 |
| 2．3 脉冲耦合神经网络（PCNN）算法 | 第19-23页 |
| 2．3．1 原理简介 | 第19-20页 |
| 2．3．2 改进的算法 | 第20-23页 |
| 2．4 分割算法讨论 | 第23-26页 |
| 3 红外小目标检测方法 | 第26-40页 |
| 3．1 概述 | 第26-27页 |
| 3．2 背景抑制方法 | 第27-30页 |
| 3．2．1 概述 | 第27-28页 |
| 3．2．2 空域高通滤波法 | 第28页 |
| 3．2．3 频域高通滤波法 | 第28-29页 |
| 3．2．4 自适应门限背景抑制法 | 第29-30页 |
| 3．3 形态学方法 | 第30-33页 |
| 3．3．1 基本算子 | 第31-33页 |
| 3．4 背景抑制方法讨论 | 第33-40页 |
| 3．4．1 滤波结果讨论 | 第33-36页 |
| 3．4．2 分割结果讨论 | 第36-37页 |
| 3．4．3 检测结果讨论 | 第37-40页 |
| 4 运动目标跟踪算法 | 第40-52页 |
| 4．1 概述 | 第40页 |
| 4．2 模糊理论的概念及应用 | 第40-43页 |
| 4．3 Kalman滤波的应用 | 第43-46页 |
| 4．3．1 Kalman滤波的基本原理 | 第43-44页 |
| 4．3．2 Kalman滤波在目标跟踪上的应用 | 第44-46页 |
| 4．4 运动目标动态模糊跟踪方法 | 第46-50页 |
| 4．4．1 目标表达和描述 | 第46-47页 |
| 4．4．2 运动目标Kalman滤波模糊跟踪算法 | 第47-50页 |
| 4．5 实验结果讨论 | 第50-52页 |
| 5 结束语与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
