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基于红外图像分析的入侵探测系统研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-20页
   ·课题研究背景及意义第9页
   ·国内外相关技术研究现状及发展趋势第9-15页
     ·入侵探测技术概述第9-12页
     ·红外入侵探测技术研究现状及发展趋势第12-14页
     ·红外入侵探测技术的特点及优势第14-15页
   ·入侵探测系统设计图第15-19页
     ·入侵探测系统设计第15-18页
     ·红外图像入侵探测系统的优点第18-19页
   ·本文研究内容及结构安排第19-20页
第二章 入侵探测系统的红外图像预处理第20-36页
   ·入侵探测主动红外图像采集第20-23页
     ·主动红外成像系统工作原理第20-21页
     ·红外成像的采集系统第21-22页
     ·红外图像的获取第22-23页
   ·红外图像预处理第23-35页
     ·红外图像预处理概述第23-24页
     ·基于经典方法的红外图像去噪第24-26页
     ·红外图像增强算法第26-32页
     ·基于小波变换的红外图像清晰度的提高第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 改进型混合高斯模型人体目标提取第36-50页
   ·混合高斯模型人体目标提取第36-41页
     ·混合高斯模型原理第36-37页
     ·混合高斯模型算法描述第37-39页
     ·模型参数的更新第39-40页
     ·学习因子α的动态调整第40-41页
   ·改进型混合高斯模型人体目标提取第41-49页
     ·边缘检测原理第41-42页
     ·边缘检测算子研究第42-45页
     ·基于边缘信息的改进型混合高斯模型第45-47页
     ·人体目标提取第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 入侵探测系统中的人体目标识别第50-59页
   ·红外人体目标特征提取第50-53页
     ·辐射特征提取第50-51页
     ·不变矩阵特征提取第51-52页
     ·人体形状特征提取第52-53页
   ·基于RBF神经网络的识别方法研究第53-58页
     ·目标识别基本方法第53-54页
     ·RBF神经网络分类原理第54-56页
     ·RBF神经网络模型第56-57页
     ·RBF神经网络模型的优化策略第57-58页
     ·基于RBF神经网络的目标识别第58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 入侵探测系统的仿真分析第59-67页
   ·入侵探测系统仿真平台的搭建第59-61页
   ·软件仿真第61-65页
   ·实验结果分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
总结与展望第67-69页
参考文献第69-72页
附录 源程序第72-76页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第76-77页
致谢第77-78页
附件第78页

 
论文编号BS284252,这篇论文共78
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