针对空域目标的视频跟踪技术研究



针对空域目标的视频跟踪技术研究

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针对空域目标的视频跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-8 页
1 绪论	第8-12 页
· 课题的研究背景和意义	第8-9 页
· 本课题研究现状	第9-11 页
· 本文研究内容及安排	第11-12 页
2 机动目标检测与识别	第12-26 页
引言	第12 页
· 常用目标检测方法概述	第12-14 页
· 帧间差分法	第12 页
· 背景消减法	第12-13 页
· 光流法	第13-14 页
· 图像灰度化及二值化	第14-16 页
· 彩色图像灰度化	第14 页
· 灰度图像二值化	第14 页
· 确定阈值的方法	第14-16 页
· 连通区域分割	第16-17 页
· 波门跟踪	第17-18 页
· 跟踪波门及其优点	第17-18 页
· 波门位置和大小的调整	第18 页
· 空域目标检测与识别的算法设计	第18-22 页
· 波门设计与阈值分割相结合的图像二值化	第19-21 页
· 连通域分割算法	第21 页
· 对虚假目标的处理	第21-22 页
· 仿真实验一	第22-25 页
· 图像二值化示例与结果分析	第22-23 页
· 连通域分割实现界面与结果分析	第23-24 页
· 最近邻关联算法处理后的目标检测效果图	第24-25 页
· 本章小结	第25-26 页
3 机动目标跟踪基础	第26-32 页
引言	第26 页
· 机动目标跟踪的基本原理	第26 页
· 机动目标跟踪的基本要素	第26-27 页
· 机动目标模型	第27-30 页
· 常速度(CV)模型和常加速度(CA)模型	第27-28 页
· 一阶时间相关(Singer)模型	第28-29 页
· “当前”统计模型	第29 页
· 交互式多模型	第29-30 页
· 机动检测与辨识	第30-31 页
· 滤波与预测	第31 页
· 跟踪坐标系与滤波状态变量的选取	第31 页
· 本章小结	第31-32 页
4 基于卡尔曼滤波算法的目标跟踪	第32-52 页
引言	第32 页
· 卡尔曼滤波概述	第32-33 页
· 视频目标跟踪的标准卡尔曼滤波算法	第33-38 页
· 仿真实验二	第38-40 页
· 标准卡尔曼算法仿真示例	第38-39 页
· 仿真结果分析	第39-40 页
· 去相关条件下卡尔曼滤波算法	第40-44 页
· 模型噪声相关时的滤波	第40-41 页
· 测量噪声相关时的滤波	第41 页
· 视频目标跟踪的去相关条件下的卡尔曼滤波算法	第41-44 页
· 仿真实验三	第44-51 页
· 去相关条件下的卡尔曼滤波算法仿真示例	第44-47 页
· 去相关条件下的卡尔曼滤波算法与标准卡尔曼算法的对比仿真	第47-48 页
· 仿真结果分析	第48 页
· 实际跟踪界面图	第48-51 页
· 本章小结	第51-52 页
5 基于自适应滤波的跟踪算法	第52-68 页
· 自适应滤波概述	第52-53 页
· 三种典型自适应算法的应用	第53-57 页
· Singer自适应算法	第53-54 页
· “当前”统计模型自适应算法	第54-55 页
· IMM滤波算法	第55-57 页
· 仿真实验四	第57-66 页
· Singer模型与CA模型自适应算法比较	第60-62 页
· “当前”统计模型与CA模型自适应算法比较	第62-63 页
· IMM与CA模型自适应算法比较	第63-66 页
· 本章小结	第66-68 页
6 总结	第68-70 页
· 论文研究成果	第68 页
· 尚待研究的问题	第68-70 页
致谢	第70-72 页
参考文献	第72-75 页

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