基于人工免疫算法的红外刑侦目标的检测与跟踪

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基于人工免疫算法的红外刑侦目标的检测与跟踪
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-18页
  1.1 基于人工免疫的刑侦目标检测与跟踪研究意义第9-10页
  1.2 刑侦目标检测与跟踪研究现状及进展第10-15页
    1.2.1 刑侦目标检测方法的发展第11-12页
    1.2.2 目标检测研究现状第12-13页
    1.2.3 目标跟踪研究现状第13-15页
  1.3 刑侦目标检测跟踪的关键因素第15-16页
  1.4 论文主要研究工作与结构安排第16-18页
第二章 红外刑侦图像的分析第18-29页
  2.1 引言第18页
  2.2 红外刑侦目标数据库的搭建第18-19页
  2.3 红外刑侦图像的特征难点及分析第19-27页
    2.3.1 正常红外刑侦车辆分析第20-22页
    2.3.2 简单背景刑侦车辆分析第22-24页
    2.3.3 红外刑侦手印痕迹分析第24-27页
  2.4 红外刑侦目标的检测与跟踪存在的问题第27页
  2.5 本章小结第27-29页
第三章 基于生长免疫域和克隆阈值的红外目标分割第29-42页
  3.1 引言第29-30页
  3.2 克隆选择算法的基本原理第30-32页
    3.2.1 最优熵阈值的概念第30-32页
    3.2.2 克隆阈值的获取第32页
  3.3 生长免疫域的基本原理第32-34页
  3.4 基于生长免疫域的分割算法第34-36页
    3.4.1 种子点的自动选取第35页
    3.4.2 基于生长免疫域的区域生长第35-36页
  3.5 实验结果分析第36-41页
    3.5.1 生长免疫域效果分析第36-38页
    3.5.2 检测分割算法对比分析第38-40页
    3.5.3 定量评价规则及结果分析第40-41页
  3.6 本章小结第41-42页
第四章 具有自适应生长免疫域的红外图像提取算法第42-51页
  4.1 引言第42页
  4.2 具有自适应生长免疫域的目标提取算法第42-47页
    4.2.1 K均值聚类获取种子点第43-44页
    4.2.2 边缘梯度信息第44-45页
    4.2.3 自适应生长免疫域第45-47页
  4.3 实验结果分析第47-50页
    4.3.1 最佳自适应生长免疫域的选择第47-48页
4.3.2检测分割算法准确性对比实验第48-50页
  4.4 本章小结第50-51页
第五章 基于结构形态几何生长的边缘模糊红外目标提取第51-58页
  5.1 引言第51-52页
  5.2 基于结构形态几何生长的红外目标提取算法第52-54页
    5.2.1 最大熵阈值计算第52-53页
    5.2.2 目标区域块特征点获取第53页
    5.2.3 区域几何生长第53-54页
  5.3 实验与分析第54-57页
  5.4 本章小结第57-58页
第六章 基于运动估计的红外刑侦目标的跟踪第58-69页
  6.1 引言第58页
  6.2 红外刑侦目标跟踪问题分析第58-61页
    6.2.1 刑侦遮挡问题分析第58-59页
    6.2.2 目标特征的选择第59-61页
  6.3 匀速运动的刑侦遮挡目标的跟踪算法第61-64页
    6.3.1 基于运动估计的刑侦目标跟踪算法第61-63页
    6.3.2 实验结果分析第63-64页
  6.4 非匀速运动的刑侦遮挡目标的跟踪算法第64-68页
    6.4.1 背景差分法第64页
    6.4.2 基于背景差分和运动估计的刑侦目标跟踪算法第64-66页
    6.4.3 实验结果分析第66-68页
  6.5 本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
  7.1 研究总结第69-70页
  7.2 存在的问题及工作展望第70-71页
参考文献第71-77页
发表论文和科研情况说明第77-78页
致谢第78页

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