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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于红外视频序列的行人目标检测与跟踪方法研究
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基于红外视频序列的行人目标检测与跟踪方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·红外成像技术概述第10-11页
   ·国内外研究现状第11-14页
     ·红外行人目标检测技术研究现状第11-13页
     ·红外行人目标跟踪技术研究现状第13-14页
   ·论文主要研究内容和章节安排第14-16页
第二章 红外图像预处理第16-23页
   ·红外图像的特点第16-17页
   ·图像滤波去噪方法概述第17-19页
     ·红外图像中的噪声第17页
     ·图像滤波第17-19页
   ·图像分割方法概述第19-21页
     ·边缘检测方法第19页
     ·基于区域分割方法第19-20页
     ·阈值分割方法第20-21页
   ·本章小结第21-23页
第三章 红外视频序列图像中行人目标检测第23-48页
   ·红外行人检测方法第23-29页
     ·基于模型的检测方法第24页
     ·基于光流场分析方法第24页
     ·基于主动轮廓的方法第24-25页
     ·基于图像差分的检测方法第25-27页
     ·改进的背景差分和帧间差分融合方法第27-29页
   ·红外行人目标分割第29-30页
   ·红外行人目标识别第30-36页
     ·传统的目标识别方法概述第31-32页
     ·基于行人简单特征的识别方法第32-36页
   ·仿真实验平台设计第36-38页
   ·仿真实验与结果分析第38-47页
     ·红外图像滤波去噪预处理仿真实验与结果分析第38-40页
     ·改进的背景差分和帧间差分融合方法仿真实验与结果分析第40-43页
     ·循环迭代阈值分割算法仿真实验与结果分析第43-45页
     ·基于行人简单特征的识别方法仿真实验与结果分析第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 红外视频序列图像中行人目标跟踪第48-72页
   ·运动行人目标跟踪方法概述第48-49页
   ·改进的基于灰度特征和运动特征的粒子滤波跟踪算法第49-57页
     ·粒子滤波跟踪原理概述第49-53页
     ·红外人体目标建模第53-56页
     ·算法流程第56-57页
   ·改进的基于灰度特征和运动特征并结合Mean Shift的粒子滤波算法第57-62页
     ·均值移位Mean Shift原理概述第57-59页
     ·Mean Shift与粒子滤波的融合第59-60页
     ·算法流程第60-62页
   ·仿真实验与结果分析第62-71页
     ·简单环境单一行人跟踪仿真实验与结果分析第63-64页
     ·复杂环境单一行人跟踪仿真实验与结果分析第64-66页
     ·复杂环境多行人跟踪仿真实验与结果分析第66-67页
     ·目标发生形变时的跟踪仿真实验与结果分析第67-69页
     ·目标被遮挡时的跟踪仿真实验与结果分析第69-71页
   ·本章小结第71-72页
第五章 总结与展望第72-75页
   ·工作总结第72-73页
   ·研究展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士学位期间的研究成果第81页

 
论文编号BS1872182,这篇论文共81
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