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阈值分割及红外图像行人检测研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·课题的研究背景和意义第10-11页
   ·课题的研究现状第11-13页
     ·阈值分割第11页
     ·红外成像第11-12页
     ·红外图像行人检测第12-13页
   ·课题的研究内容第13页
   ·课题研究主要创新点第13-14页
   ·论文组织结构第14-15页
第二章 实验平台与场景模型第15-19页
   ·Matlab软件简介第15-16页
   ·硬件平台简介第16-17页
   ·场景模型第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 图像阈值分割第19-34页
   ·引言第19页
   ·阈值分割的基本原理第19-20页
   ·常用阈值分割算法第20-27页
     ·双峰直方图阈值分割法第20-21页
     ·基于灰度平均值的二值化方法第21页
     ·最小误差阈值分割法第21-22页
     ·最大类间方差法第22-24页
     ·矩量保持法第24-25页
     ·最大熵方法第25页
     ·模糊C-均值聚类方法第25-27页
   ·最优进化阈值分割第27-31页
     ·遗传算法基本概念第27-28页
     ·基于遗传算法的阈值分割第28-31页
   ·实验及分析第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 红外图像运动目标检测与提取第34-56页
   ·引言第34页
   ·运动目标检测识别方法概述第34-39页
     ·基于运动区块方法第34-36页
     ·基于形状特征方法第36-39页
   ·红外目标检测识别流程第39-41页
   ·红外图像预处理第41-43页
   ·红外图像ROI分割第43-49页
     ·人体红外热成像图像分析第43-45页
     ·目标像素分割第45-49页
   ·ROI区域后处理第49-55页
     ·数学形态学处理第49-52页
     ·标记连通区域第52-53页
     ·区域合并及剔除第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 红外图像行人分类器设计第56-73页
   ·引言第56页
   ·分类方法基础第56-60页
     ·Fisher线性判别第56-58页
     ·SVM方法第58-59页
     ·Adaboost方法第59-60页
   ·训练样本库和测试图像库第60-61页
   ·行人检测分类器设计第61-69页
     ·2D直方图模板初始分类第62-67页
     ·HOG特征精细分类第67-69页
   ·实验及讨论第69-72页
   ·本章小结第72-73页
总结与展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第79-80页
致谢第80页

 
论文编号BS471711,这篇论文共80
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