空间环境目标检测与跟踪算法研究

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空间环境目标检测与跟踪算法研究

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空间环境目标检测与跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章绪论	第11-18页
· 课题研究背景及意义	第11-14页
· 目标识别与跟踪算法研究现状	第14-16页
· 小目标识别方法	第14-15页
· 运动对象的检测与跟踪方法	第15-16页
· 本文研究内容及安排	第16-18页
第2章小目标的识别与跟踪	第18-32页
· 小目标识别的概况	第18-19页
· 小目标检测与跟踪的典型应用	第19-20页
· 小目标检测算法回顾	第20页
· 图像序列预处理	第20-25页
· 点目标的增强与背景抑制	第20-21页
· 基于多通道方式的点目标识别预处理算法	第21-25页
· 基于多级假设的点目标检测算法	第25-26页
· 基于动态规划的点目标检测算法	第26-30页
· 动态规划法点目标检测步骤	第27-29页
· 实验结果及分析	第29-30页
· 本章小结	第30-32页
第3章目标检测算法	第32-59页
· 图像预处理算法	第32-39页
· 频域中的平滑滤波	第33页
· 均值滤波法	第33-35页
· 中值滤波法	第35-39页
· 基于帧差分算法的目标提取技术	第39-43页
· 差分算法的基本原理	第39-41页
· 差分算法的具体实现	第41页
· 试验结果及分析	第41-43页
· 光流算法	第43-58页
· 光流的约束方程	第45-47页
· 基于一阶梯度的光流方法	第47-51页
· 四像素点共同约束估计光流场	第51-54页
· 多分辨率光流场计算	第54-57页
· 实验结果分析	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
第4章目标图像的匹配与跟踪	第59-71页
· 目标的识别与跟踪	第59-60页
· 模板匹配方法	第60-61页
· 经典 SSDA算法	第61-62页
· SSDA算法的改进	第62-66页
· 特征点匹配 SSDA	第62-63页
· 多分辨率匹配 SSDA	第63-65页
· 提高 SSDA模板特征点的优先权，改善匹配效率	第65-66页
· 变化阈值 SSDA	第66页
· SSDA匹配算法单模板验证结果与分析	第66-68页
· 模板的预测和更新	第68-70页
· 相关置信度 MCD(Maximum Close Distance)	第69-70页
· 基于 MCD距离的自适应模板更新策略	第70页
· 本章小结	第70-71页
第5章视觉平台建立及算法验证	第71-86页
· 硬件平台组成	第71-72页
· 云台及采集卡的开发和使用	第72-77页
· 云台控制命令	第72-75页
· 视频采集卡性能与使用	第75-77页
· 软件算法说明	第77-79页
· 实验结果	第79-84页
· 单模板 SSDA匹配效果	第79-81页
· 多模板 SSDA目标判断	第81-84页
· 本章小结	第84-86页
结论	第86-87页
参考文献	第87-93页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第93-94页
致谢	第94页

本篇论文共94页，点击这进入下载页面。

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