线状目标识别及跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·概述 | 第7页 |
| ·线状目标识别技术 | 第7-8页 |
| ·目标跟踪技术的发展与应用 | 第8-10页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| 第二章 边缘检测与直线提取算法概述 | 第11-21页 |
| ·边缘检测 | 第11-16页 |
| ·一阶微分算子法 | 第11-13页 |
| ·拉普拉斯高斯算子 | 第13页 |
| ·Canny算子 | 第13-15页 |
| ·各种边缘检测算子的效果比较 | 第15-16页 |
| ·直线提取算法 | 第16-21页 |
| ·相位编组法 | 第17-18页 |
| ·层次记号法 | 第18页 |
| ·斜率—截距法 | 第18-19页 |
| ·实验结果与分析 | 第19-21页 |
| 第三章 基于Hough变换的直线提取算法 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·标准Hough变换 | 第21-24页 |
| ·Hough变换原理 | 第21-23页 |
| ·实现步骤 | 第23页 |
| ·标准Hough变换性能分析 | 第23-24页 |
| ·几种改进的Hough变换算法性能分析 | 第24-27页 |
| ·随机Hough变换 | 第25-26页 |
| ·其它的改进算法 | 第26-27页 |
| ·基于伪方向的直线提取算法 | 第27-35页 |
| ·伪方向的定义 | 第27-28页 |
| ·直线结构分析 | 第28-30页 |
| ·编组规则 | 第30-31页 |
| ·编组的边界交叠与独立 | 第31-32页 |
| ·算法流程 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 图像跟踪技术研究 | 第37-41页 |
| ·图像匹配方法概述 | 第37-38页 |
| ·匹配算法性能的评价标准 | 第38-39页 |
| ·图像匹配算法的分类 | 第39-41页 |
| 第五章 基于灰度匹配的跟踪算法研究 | 第41-57页 |
| ·目标可跟踪性分析 | 第41-44页 |
| ·灰度匹配相似度量方法 | 第44-51页 |
| ·常用的灰度匹配相似度量方法 | 第44-47页 |
| ·中心目标加权的SSCD度量方法 | 第47-50页 |
| ·边缘像素加权的SSCD度量方法 | 第50-51页 |
| ·模板更新策略 | 第51-55页 |
| ·结合置信度的模板内容更新方法 | 第52-53页 |
| ·目标中心区域增长的模板尺寸更新方法 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 作者在攻读硕士期间完成的工作 | 第63页 |
