天空背景下弱小目标检测与跟踪方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 弱小目标检测算法现状分析

1.2.2 弱小目标跟踪算法现状分析

1.3 研究内容和章节安排

2 小目标检测图像预处理技术

2.1 引言

2.2 常见 DBT策略下图像预处理技术

2.2.1 空间滤波方法

2.2.2 频域滤波方法

2.3 结合底帽变换与 Harris角点的图像预处理技术

2.4 小结

3 天空背景下弱小运动目标检测算法

3.1 引言

3.2 常见弱小运动目标检测方法

3.2.1 DBT 典型目标检测算法

3.2.2 TBD典型目标检测算法

3.3 基于 fast-LOF与光流轨迹的弱小目标检测算法

3.3.1 相关工作

3.3.2 单帧检测

3.3.3 多帧确认：光流轨迹分类

3.3.4 检测算法流程

3.4 检测算法复杂度优化：使用孤立森林检测异常

3.5 小结

4 天空背景下弱小运动目标跟踪算法

4.1 引言

4.2 典型视频目标跟踪方法

4.2.1 粒子滤波

4.2.2 核相关滤波器

4.3 基于贝叶斯估计和保边去噪的相关滤波跟踪算法

4.3.1 基于粒子滤波粗略定位弱小运动目标

4.3.2 基于核相关滤波精确跟踪弱小运动目标

4.3.3 跟踪算法流程

4.4 小结

5 软件实现与实验验证

5.1 引言

5.2 检测算法实现与实验验证

5.3 跟踪算法实现与实验验证

5.3.1 针对背景大幅运动时算法抗扰能力的测试

5.3.2 针对快速机动目标的跟踪精度测试

5.3.3 针对极低信噪比场景中算法跟踪精度的测试

5.3.4 算法跟踪效率实验

5.4 小结

6 总结与展望

6.1 本文研究工作

6.2 研究工作展望

致谢

参考文献

附录