基于高斯混合模型的红外运动目标检测算法研究



基于高斯混合模型的红外运动目标检测算法研究

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基于高斯混合模型的红外运动目标检测算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-12页
1.1 课题研究的背景和意义	第8页
1.2 课题研究的内容	第8-9页
1.3 国内外研究发展及现状	第9-10页
1.4 课题研究主要工作	第10-12页
2 红外图像去噪	第12-29页
2.1 常见噪声种类	第12-13页
2.2 图像去噪方法概述	第13-15页
2.2.1 空间域去噪方法	第13-14页
2.2.2 变换域去噪方法	第14-15页
2.3 二维经验模态分解算法	第15-20页
2.3.1 一维经验模态分解	第15-17页
2.3.2 二维经验模态分解	第17-20页
2.4 基于二维经验模态的红外图像去噪算法	第20-27页
2.4.1 基于小波变换的噪声估计	第20-21页
2.4.2 基于高斯混合模型的噪声估计	第21-23页
2.4.3 实验步骤及结果分析	第23-27页
2.5 本章小结	第27-29页
3 红外运动目标检测	第29-37页
3.1 运动目标检测的基本方法	第29-33页
3.1.1 光流法	第29-30页
3.1.2 图像差分法	第30-31页
3.1.3 背景差分法	第31-33页
3.2 基于高斯混合模型的红外目标检测	第33-36页
3.2.1 单高斯模型检测算法	第33-34页
3.2.2 混合高斯模型检测算法	第34-36页
3.3 本章小结	第36-37页
4 改进的高斯混合模型检测算法	第37-47页
4.1 分区域学习率更新	第37-41页
4.1.1 图像差异性评价方法	第37-38页
4.1.2 基于结构相似度的区域划分	第38-41页
4.2 完整目标区域提取	第41-45页
4.2.1 边缘检测算法	第41-42页
4.2.2 数学形态学	第42-43页
4.2.3 分水岭算法	第43-44页
4.2.4 实验步骤及结果分析	第44-45页
4.3 本章小结	第45-47页
5 红外运动目标分割	第47-62页
5.1 分割算法简介	第47-48页
5.2 基于脉冲耦合神经网络的分割算法	第48-54页
5.2.1 脉冲耦合神经网络模型	第48-49页
5.2.2 基于能量梯度场的 PCNN 分割方法	第49-52页
5.2.3 图像分割步骤	第52-54页
5.3 基于 PCNN 的红外运动目标分割	第54-60页
5.3.1 算法实现步骤	第54-56页
5.3.2 实验结果分析	第56-60页
5.4 系统界面	第60页
5.5 本章小结	第60-62页
6 结论与展望	第62-64页
6.1 结论	第62页
6.2 展望	第62-64页
参考文献	第64-69页
在学研究成果	第69-70页
致谢	第70页

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