面向智能监控的目标检测、追踪及图像融合算法研究



面向智能监控的目标检测、追踪及图像融合算法研究

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面向智能监控的目标检测、追踪及图像融合算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
专用术语注释表	第10-14页
第一章绪论	第14-30页
1.1 研究背景与意义	第14-17页
1.2 国内外研究现状	第17-27页
1.2.1 运动目标检测	第17-21页
1.2.2 运动目标追踪	第21-23页
1.2.3 图像融合	第23-25页
1.2.4 压缩感知	第25-27页
1.3 本文主要创新点	第27-29页
1.4 论文结构安排	第29-30页
第二章针对运动干扰场景下的目标检测	第30-51页
2.1 引言	第30-32页
2.2 问题提出	第32-35页
2.3 重构算法	第35-40页
2.4 实验分析	第40-50页
2.4.1 目标检测优化模型	第41-44页
2.4.2 运动目标检测	第44-50页
2.5 本章小结	第50-51页
第三章针对噪声以及摄像机抖动场景下的目标检测	第51-68页
3.1 引言	第51-52页
3.2 问题提出	第52-56页
3.3 求解目标检测优化模型	第56-59页
3.4 实验分析	第59-67页
3.4.1 噪声干扰下的鲁棒性	第60-65页
3.4.2 摄像机抖动下的鲁棒性	第65-67页
3.4.3 动态前景分割	第67页
3.5 本章小结	第67-68页
第四章基于联合稀疏表示的鲁棒性目标追踪	第68-93页
4.1 引言	第68-69页
4.2 基于联合稀疏表示的目标追踪算法	第69-74页
4.2.1 粒子滤波器	第70-71页
4.2.2 联合稀疏表示模型	第71-74页
4.2.3 联合稀疏表示模型与传统稀疏表示模型区别	第74页
4.3 求解联合稀疏表示模型	第74-80页
4.4 实验仿真	第80-92页
4.4.1 联合稀疏表示模型性能	第80-82页
4.4.2 目标追踪鲁棒性	第82-89页
4.4.3 客观实验对比	第89-92页
4.5 本章小结	第92-93页
第五章基于压缩感知的多源图像融合	第93-107页
5.1 引言	第93-94页
5.2 图像融合框架	第94-99页
5.2.1 双通道PCNN	第95-97页
5.2.2 压缩域图像融合准则	第97-99页
5.3 图像重构	第99-101页
5.4 实验仿真	第101-106页
5.4.1 SAML算法性能	第101-103页
5.4.2 图像融合结果	第103-106页
5.5 本章小结	第106-107页
第六章总结与展望	第107-110页
总结	第107-108页
展望	第108-110页
参考文献	第110-118页
附录1 公式证明	第118-122页
附录2 攻读博士学位期间撰写的论文	第122-123页
附录3 攻读博士学位期间申请的专利	第123-124页
附录4 攻读博士学位期间参加的科研项目	第124-125页
致谢	第125页

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