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序列图像弱小目标检测与跟踪算法研究
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序列图像弱小目标检测与跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-13页
第一章 绪论第13-23页
　　1.1 研究意义及背景第13页
　　1.2 检测与跟踪研究现状第13-19页
　　　　1.2.1 基于单帧滤波的检测跟踪算法第13-16页
　　　　1.2.2 基于多帧关联的检测跟踪算法第16-19页
　　1.3 面临的主要问题第19-20页
　　1.4 本文研究内容及技术路线第20-21页
　　1.5 本文组织结构第21-23页
第二章 高阶累积量与粒子滤波理论基础第23-34页
　　2.1 高阶统计量第23-28页
　　　　2.1.1 累积量和矩的定义第23-24页
　　　　2.1.2 累积量和矩的特性第24-26页
　　　　2.1.3 累积量和矩的关系第26-28页
　　2.2 粒子滤波原理第28-33页
　　　　2.2.1 递推贝叶斯估计第28-30页
　　　　2.2.2 蒙特卡罗法第30-31页
　　　　2.2.3 标准粒子滤波算法第31-32页
　　　　2.2.4 粒子滤波跟踪流程第32-33页
　　2.3 小结第33-34页
第三章 背景建模及融合时空运动特性的能量增强第34-58页
　　3.1 引言第34-35页
　　3.2 经典背景建模法第35-42页
　　　　3.2.1 二维最小均方滤波第35页
　　　　3.2.2 自适应Butterworth滤波第35-36页
　　　　3.2.3 改进Top-Hat滤波第36-37页
　　　　3.2.4 改进双边滤波第37-38页
　　　　3.2.5 改进梯度倒数加权滤波第38-41页
　　　　3.2.6 各向异性滤波第41-42页
　　3.3 改进的背景建模及能量增强第42-48页
　　　　3.3.1 改进的各向异性背景建模第43-46页
　　　　3.3.2 融合时空域运动特性的能量增强算法第46-48页
　　3.4 评价指标第48-49页
　　3.5 实验结果与分析第49-57页
　　　　3.5.1 改进各向异性参数分析第49-50页
　　　　3.5.2 背景建模结果分析第50-54页
　　　　3.5.3 能量增强参数分析第54-55页
　　　　3.5.4 增强结果分析第55-57页
　　3.7 小结第57-58页
第四章 自适应搜索管径的时空域滤波的弱小目标检测第58-70页
　　4.1 引言第58-59页
　　4.2 尺度空间理论第59-62页
　　　　4.2.1 理论基础第59-61页
　　　　4.2.2 计算DOG极值点第61页
　　　　4.2.3 候选目标精定位第61-62页
　　4.3 自适应修改搜索管径的时空域滤波的弱小目标检测第62-64页
　　4.4 结果与分析第64-69页
　　　　4.4.1 DOG检测结果与分析第64-65页
　　　　4.4.2 检测结果与分析第65-69页
　　4.5 小结第69-70页
第五章 基于运动方向估计的高阶累积量弱小目标检测第70-109页
　　5.1 引言第70页
　　5.2 环形扰动非均匀性校正第70-76页
　　　　5.2.1 非均匀性成因及模型表述第71-72页
　　　　5.2.2 两点校正原理第72-73页
　　　　5.2.3 环形扰动校正算法第73-76页
　　5.3 基于运动方向估计的高阶累积量弱小目标检测第76-88页
　　　　5.3.1 多帧累加研究第76-79页
　　　　5.3.2 泊松分布提取候选目标点第79-81页
　　　　5.3.3 高阶累积量目标检测理论第81-83页
　　　　5.3.4 提出的算法第83-87页
　　　　5.3.5 算法总结第87-88页
　　5.4 结果与分析第88-108页
　　　　5.4.1 校正参数分析第88-91页
　　　　5.4.2 校正结果分析第91-94页
　　　　5.4.3 累加结果分析第94-96页
　　　　5.4.4 检测结果分析第96-108页
　　5.5 小结第108-109页
第六章 改进免疫遗传粒子滤波弱小目标跟踪第109-143页
　　6.1 引言第109-110页
　　6.2 免疫遗传粒子滤波算法第110-112页
　　　　6.2.1 基本原理第110-111页
　　　　6.2.2 算法流程第111-112页
　　6.3 改进免疫遗传粒子滤波跟踪算法第112-119页
　　　　6.3.1 存在问题及解决办法第113-114页
　　　　6.3.2 提取包含空间位置信息的灰度特征第114-115页
　　　　6.3.3 提取运动特征第115-116页
　　　　6.3.4 融合灰度和运动特征的联合观测模型第116页
　　　　6.3.5 自适应更新参考模型第116页
　　　　6.3.6 KLD自适应采样第116-117页
　　　　6.3.7 算法总结第117-119页
　　6.4 实验结果与分析第119-142页
　　　　6.4.1 仿真结果与分析第120-126页
　　　　6.4.2 运动特性结果与分析第126-127页
　　　　6.4.3 强噪声干扰场景第127-130页
　　　　6.4.4 遮挡场景第130-133页
　　　　6.4.5 交叉运动场景第133-140页
　　　　6.4.6 精度和时间第140-142页
　　6.5 小结第142-143页
第七章 总结与展望第143-146页
　　7.1 论文总结第143-144页
　　7.2 论文创新工作第144-145页
　　7.3 不足与展望第145-146页
致谢第146-147页
参考文献第147-156页
攻读博士学位期间取得的成果第156页

本篇论文共156页，点击这进入下载页面。
 
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