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红外成像目标检测与跟踪技术研究
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红外成像目标检测与跟踪技术研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-12 页
第1章 绪论第12-25 页
　　· 课题研究的背景、意义及来源第12-14 页
　　· 相关技术的研究现状与发展第14-23 页
　　　　· 红外弱小目标检测算法第14-17 页
　　　　· 成像运动目标检测算法第17-21 页
　　　　· 目标跟踪算法第21-23 页
　　· 本文主要研究内容第23-25 页
第2章 海空背景下红外弱小目标检测研究第25-50 页
　　· 引言第25-26 页
　　· 红外弱小目标特征分析第26-29 页
　　　　· 红外图像的数学描述第26-27 页
　　　　· 目标和背景特性分析第27-29 页
　　· 基于目标特征的小目标检测方法第29-39 页
　　　　· 基于多向梯度的红外弱小目标检测方法第29-32 页
　　　　· 基于奇异性检测的红外弱小目标检测方法第32-39 页
　　· 基于背景抑制的红外弱小目标检测方法第39-49 页
　　　　· 常用的背景估计方法第40-43 页
　　　　· 基于多结构元素灰度形态学背景估计的融合检测算法第43-47 页
　　　　· 仿真试验第47-49 页
　　· 本章小结第49-50 页
第3章 复杂背景下的红外运动目标检测研究第50-70 页
　　· 引言第50-51 页
　　· 运动目标检测方法第51-56 页
　　　　· 光流场方法第51-52 页
　　　　· 背景差分方法第52-53 页
　　　　· 帧差分方法第53 页
　　　　· 帧差分法与背景差分法相结合的改进方法第53-56 页
　　· 图像匹配技术第56-64 页
　　　　· 基于灰度信息的图像块匹配第56-59 页
　　　　· 基于特征点的图像匹配第59-64 页
　　· 帧差分法与背景差分法相结合的运动目标检测试验第64-68 页
　　　　· 形态学滤波第64-65 页
　　　　· 图像阈值分割第65 页
　　　　· 试验结果第65-68 页
　　· 本章小结第68-70 页
第4章 红外图像全局运动的鲁棒估计研究第70-92 页
　　· 引言第70-71 页
　　· 全局运动模型第71-73 页
　　· 全局运动估计方法第73-81 页
　　　　· LS估计第73-75 页
　　　　· M估计第75-77 页
　　　　· LMedS估计第77-78 页
　　　　· RANSAC算法第78-81 页
　　· 基于RANSAC+LS算法的红外成像全局运动估计第81-91 页
　　　　· RANSAC+LS算法第81-84 页
　　　　· 基于块匹配算法的预检验第84-86 页
　　　　· 全局运动补偿方法第86-88 页
　　　　· 对实际拍摄的红外图像的试验第88-91 页
　　· 本章小结第91-92 页
第5章 基于UPF的红外目标跟踪研究第92-114 页
　　· 引言第92-93 页
　　· 贝叶斯滤波原理第93-96 页
　　· 粒子滤波原理第96-103 页
　　　　· Monte Carlo原理第96-97 页
　　　　· 序贯重要性采样(SIS采样)第97-99 页
　　　　· 退化现象第99-100 页
　　　　· 消除退化现象的方法第100-103 页
　　· 基于UPF的目标跟踪第103-113 页
　　　　· U变换第103-105 页
　　　　· UKF算法第105-107 页
　　　　· UPF算法流程第107-108 页
　　　　· 跟踪算法仿真试验第108-113 页
　　· 本章小结第113-114 页
结论第114-116 页
参考文献第116-125 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第125-126 页
致谢第126页

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