数字视频判读方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·视频判读的国内外发展现状及主要算法 | 第9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·论文的结构及主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第11-15页 |
| ·视频图像的来源 | 第11页 |
| ·红外热像仪 | 第11-12页 |
| ·热像仪结构 | 第11-12页 |
| ·热像仪成像原理 | 第12页 |
| ·热像仪工作流程 | 第12页 |
| ·实时视频图像的产生原理 | 第12-13页 |
| ·视频判读系统的工作原理 | 第13-15页 |
| ·系统结构 | 第13页 |
| ·主要参数 | 第13-15页 |
| 第三章 图像增强 | 第15-27页 |
| ·图像平滑 | 第15-18页 |
| ·中值滤波 | 第18-22页 |
| ·图像锐化 | 第22-27页 |
| ·梯度锐化 | 第22-24页 |
| ·拉普拉斯锐化 | 第24-27页 |
| 第四章 图像的阈值分割 | 第27-34页 |
| ·基于量化直方图的最大嫡闭值处理算法 | 第27-29页 |
| ·基于直方图指数平滑的阈值和峰点检测法 | 第29-34页 |
| ·图的指数平滑算法 | 第30页 |
| ·谷点(峰点)的自动检测 | 第30-31页 |
| ·自适应阈值法 | 第31-32页 |
| ·基于边缘监测与局部直方图的图像分割法 | 第32-34页 |
| 第五章 图像的边缘检测与轮廓提取 | 第34-39页 |
| ·图像边缘检测 | 第34-39页 |
| ·常用的边缘检测算法 | 第34-35页 |
| ·该进的Kirsch边缘算子 | 第35-39页 |
| 第六章 二值图像的形态学处理 | 第39-47页 |
| ·二值形态学的运算 | 第39-41页 |
| ·二值图像细化算法 | 第41-43页 |
| ·八邻域及像素代号 | 第42页 |
| ·各类点的定义 | 第42-43页 |
| ·多重像素 | 第43页 |
| ·联结数 | 第43页 |
| ·细化算法的比较 | 第43-47页 |
| ·Hilditch经典细化算法 | 第43-44页 |
| ·Zhang快速并行细化算法 | 第44页 |
| ·Deutsch细化算法 | 第44页 |
| ·其它细化算法 | 第44-45页 |
| ·现有典型细化算法的比较 | 第45页 |
| ·对 Hilditch经典算法的改进及应用 | 第45-47页 |
| 第七章 传统的判读方法 | 第47-55页 |
| ·判读原理 | 第47页 |
| ·视频判读方法的分类 | 第47-49页 |
| ·重心判读 | 第47-48页 |
| ·边缘判读 | 第48-49页 |
| ·特征点判读 | 第49页 |
| ·视频判读系统的判读类型 | 第49-55页 |
| ·人工判读 | 第49-50页 |
| ·质心判读 | 第50页 |
| ·一般特征点判读 | 第50-51页 |
| ·中轴线特征点判读 | 第51-53页 |
| ·全图判读 | 第53页 |
| ·区域判读 | 第53-55页 |
| 第八章 基于图像匹配的视频判读方法 | 第55-63页 |
| ·匹配的基本概念 | 第55页 |
| ·匹配的基本功能 | 第55页 |
| ·匹配的方法 | 第55-63页 |
| ·传统算法 | 第55-56页 |
| ·改进算法 | 第56-63页 |
| 第九章 视频判读软件系统 | 第63-67页 |
| ·系统主要功能 | 第63-64页 |
| ·数据分析 | 第64-67页 |
| 第十章 总结 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-70页 |
