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机载光电系统中红外典型目标检测、识别与跟踪技术研究

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机载光电系统中红外典型目标检测、识别与跟踪技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-13页
第一章 绪论第13-21页
  1.1 研究背景和意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.2.1 红外目标检测技术研究现状第14-15页
    1.2.2 红外目标识别技术研究现状第15-16页
    1.2.3 红外目标跟踪技术研究现状第16-17页
  1.3 系统总体方案设计与研究内容第17-19页
    1.3.1 系统总体方案设计第17-18页
    1.3.2 研究内容第18-19页
  1.4 论文的内容结构安排第19-21页
第二章 稀疏表示理论第21-29页
  2.1 稀疏表示理论第21-23页
  2.2 稀疏表示计算方法第23-28页
    2.2.1 约束优化算法第23-24页
    2.2.2 贪婪算法第24页
    2.2.3 MP算法第24-25页
    2.2.4 OMP算法第25-28页
  2.3 本章小结第28-29页
第三章 基于显著性的红外典型目标检测第29-40页
  3.1 显著性理论第29-31页
  3.2 显著度计算第31-35页
    3.2.1 ROI区域提取第31-32页
    3.2.2 窗口显著度计算第32-35页
  3.3 实验结果及分析第35-39页
    3.3.1 参数设置第35页
    3.3.2 算法加速第35-36页
    3.3.3 算法效果第36-39页
    3.3.4 算法效率第39页
  3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于模型训练的红外目标识别技术研究第40-57页
  4.1 SIFT特征提取第40-44页
    4.1.1 特征点检测第41-43页
    4.1.2 特征描述子第43-44页
  4.2 基于K-SVD的字典学习第44-48页
    4.2.1 K-均值算法第44-45页
    4.2.2 K-SVD算法第45-48页
  4.3 ScSPM稀疏编码第48-50页
  4.4 SVM分类器第50-52页
  4.5 实验结果及分析第52-56页
    4.5.1 训练字典第52页
    4.5.2 特征提取第52-55页
    4.5.3 识别效果第55-56页
    4.5.4 算法性能第56页
  4.6 本章小结第56-57页
第五章 基于压缩感知的红外目标快速跟踪第57-68页
  5.1 CT特征提取第57-59页
    5.1.1 基于多尺度卷积的特征提取第57-58页
    5.1.2 特征降维第58-59页
  5.2 分类器构建及更新第59-61页
  5.3 跟踪策略第61页
  5.4 实验结果及分析第61-67页
    5.4.1 跟踪结果第62-64页
    5.4.2 结果分析第64-66页
    5.4.3 算法效率第66-67页
  5.5 本章小结第67-68页
第六章 基于ARM工程实现第68-74页
  6.1 ARM开发平台第68-70页
    6.1.1 制作系统启动卡第68-69页
    6.1.2 内核编译第69-70页
  6.2 OpenCV编译和配置第70-71页
  6.3 算法架构及移植第71-73页
  6.4 本章小结第73-74页
第七章 总结与展望第74-76页
  7.1 论文工作总结第74-75页
  7.2 展望第75-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第82页

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