| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章：绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 匹配滤波器研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 深度学习网络的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 需要解决的关键问题 | 第15页 |
| 1.3 论文选题来源与工作基础 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 创新点 | 第17页 |
| 1.4.3 研究意义 | 第17-18页 |
| 第二章：光学相关器及其匹配滤波的理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1 光学相关器的基础理论知识 | 第18-21页 |
| 2.1.1 空间频率和空间频谱 | 第18-19页 |
| 2.1.2 互相关和自相关运算 | 第19页 |
| 2.1.3 透镜的傅里叶变换性质 | 第19-21页 |
| 2.1.4 斜入射光路的调制函数 | 第21页 |
| 2.2 4F光学相关器的结构及匹配滤波器工作原理 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章：基于深度学习的4F光学相关滤波器的设计 | 第24-41页 |
| 3.1 基于深度学习的4F光学相关识别仿真系统的创建 | 第24-31页 |
| 3.1.1 4F光学相关仿真系统的模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 4F光学相关仿真系统的流程 | 第25页 |
| 3.1.3 深度学习网络结构 | 第25-27页 |
| 3.1.4 构建基于深度学习的4F光学相关识别模型结构 | 第27-28页 |
| 3.1.5 基于深度学习的4F光学相关匹配滤波器的优化方法 | 第28-30页 |
| 3.1.6 基于深度学习的4F光学相关识别仿真系统的验证 | 第30-31页 |
| 3.1.7 相关识别结果的评价指标 | 第31页 |
| 3.2 目标畸变识别的仿真结果比较分析 | 第31-40页 |
| 3.2.1 旋转畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 缩放畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第32-33页 |
| 3.2.3 旋转缩放畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第33-34页 |
| 3.2.4 位移畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第34-35页 |
| 3.2.5 背景畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第35-36页 |
| 3.2.6 旋转位移畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第36-37页 |
| 3.2.7 缩放位移畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第37-38页 |
| 3.2.8 旋转缩放位移畸变目标的仿真识别结果比较分析 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章：DNN-MF应用于4F系统畸变目标识别实验研究 | 第41-53页 |
| 4.1 4F光学相关器的等效实验装置 | 第41-42页 |
| 4.2 实验效果验证 | 第42-43页 |
| 4.3 系统畸变目标识别实验 | 第43-52页 |
| 4.3.1 旋转畸变目标的识别实验 | 第43-44页 |
| 4.3.2 缩放畸变目标的识别实验 | 第44-45页 |
| 4.3.3 旋转缩放畸变目标的识别实验 | 第45-46页 |
| 4.3.4 位移畸变目标的仿识别实验 | 第46-47页 |
| 4.3.5 背景畸变目标的识别实验 | 第47-48页 |
| 4.3.6 旋转位移畸变目标的识别实验 | 第48-49页 |
| 4.3.7 缩放位移畸变目标的识别实验 | 第49-50页 |
| 4.3.8 旋转缩放位移畸变目标的识别实验 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章：总结与展望 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第62页 |
