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跨尺度运动图像的目标检测与追踪研究

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跨尺度运动图像的目标检测与追踪研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
目录第11-14页
插图索引第14-16页
表格索引第16-17页
第一章 绪论第17-33页
  1.1 课题来源第17页
  1.2 研究背景与意义第17-18页
  1.3 国内外研究现状第18-30页
    1.3.1 运动图像跨尺度分析第18-23页
    1.3.2 运动目标检测第23-26页
    1.3.3 运动目标追踪第26-30页
  1.4 主要研究内容第30-31页
  1.5 论文组织第31-33页
第二章 空间图像的跨尺度特征提取第33-55页
  2.1 引言第33-34页
  2.2 空间图像的跨尺度分析表示第34-36页
    2.2.1 轮廓波变换第34页
    2.2.2 非向下采样轮廓波变换(NSCT)第34-36页
  2.3 贝叶斯非局部均值滤波算法(BNL-Means)的提出第36-42页
    2.3.1 BNL-Means算法研究动机第36页
    2.3.2 BNL-Means算法描述第36-37页
    2.3.3 BNL-Means算法实验结果及分析第37-42页
  2.4 空间图像跨尺度特征提取算法(SITFE)的提出第42-52页
    2.4.1 SITFE算法研究动机第42页
    2.4.2 SITFE算法描述第42-44页
    2.4.3 SITFE实验结果及分析第44-52页
  2.5 本章小结第52-55页
第三章 跨尺度运动图像的目标检测研究第55-79页
  3.1 引言第55-56页
  3.2 小波光流估计算法(WOF)的提出第56-60页
    3.2.1 WOF算法研究动机第56-57页
    3.2.2 WOF算法描述第57-60页
  3.3 线性与非线性混合分类算法(HLNLC)第60-62页
  3.4 矩形窗口扫描算法(RWS)的提出第62-64页
    3.4.1 RWS算法研究动机第62页
    3.4.2 RWS算法描述第62-64页
  3.5 跨尺度运动图像目标检测实验结果及分析第64-76页
    3.5.1 小波光流估计算法(WOF)实验第64-67页
    3.5.2 线性与非线性混合分类算法(HLNLC)实验第67-71页
    3.5.3 矩形窗口扫描算法(RWS)实验第71-76页
  3.6 本章小结第76-79页
第四章 基于重采样粒子滤波的运动图像目标追踪研究第79-93页
  4.1 引言第79-80页
  4.2 PFOT算法的提出第80-85页
    4.2.1 PFOT算法研究动机第80页
    4.2.2 PFOT算法描述第80-85页
  4.3 运动图像目标追踪实验结果及分析第85-92页
    4.3.1 粒子滤波对比实验第85-88页
    4.3.2 PFOT算法实验第88-92页
  4.4 本章小结第92-93页
第五章 基于目标形状活动轮廓的运动图像目标追踪研究第93-111页
  5.1 引言第93-94页
  5.2 ACOT算法的提出第94-100页
    5.2.1 ACOT算法研究动机第94页
    5.2.2 ACOT算法描述第94-100页
  5.3 运动图像目标追踪实验结果及分析第100-109页
    5.3.1 目标形状轮廓检测实验第100-106页
    5.3.2 ACOT算法实验第106-109页
  5.4 本章小结第109-111页
第六章 跨尺度空间运动图像的目标追踪研究第111-133页
  6.1 引言第111-112页
  6.2 Monte Carlo边缘演化算法(MCCE)的提出第112-120页
    6.2.1 MCCE算法研究动机第112-113页
    6.2.2 MCCE算法描述第113-117页
    6.2.3 MCCE算法实验结果及分析第117-120页
  6.3 加强奇异点均值偏移算法(ESMS)的提出第120-131页
    6.3.1 ESMS算法研究动机第120页
    6.3.2 ESMS算法描述第120-123页
    6.3.3 ESMS算法实验第123-131页
  6.4 本章小结第131-133页
第七章 结束语第133-137页
  7.1 论文工作总结第133-135页
  7.2 进一步的研究工作第135-137页
参考文献第137-153页
致谢第153-155页
攻读博士学位期间的科研成果第155-156页

本篇论文共156页,点击这进入下载页面
 
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