| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·红外弱小目标检测的研究现状 | 第12-18页 |
| ·论文的主要研究内容与章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 红外图像分析及模型 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·红外图像成像机理 | 第21-23页 |
| ·图像特征分析及建模 | 第23-27页 |
| ·红外图像噪声分析及建模 | 第23-24页 |
| ·红外图像背景分析及建模 | 第24-25页 |
| ·红外图像弱小目标分析及建模 | 第25-26页 |
| ·红外图像序列统一模型 | 第26-27页 |
| ·目标灰度、信噪比和检测概率 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于模糊推理的红外弱小目标检测 | 第29-45页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于图像的差分检测方法 | 第29-31页 |
| ·基于模糊推理的红外弱小目标快速检测 | 第31-39页 |
| ·模糊推理 | 第31-32页 |
| ·检测算法 | 第32-36页 |
| ·实验与结果分析 | 第36-39页 |
| ·检测算法在双波段红外图像中的应用 | 第39-43页 |
| ·算法原理 | 第39-40页 |
| ·检测算法 | 第40-41页 |
| ·实验与结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于高阶统计量的红外弱小目标检测 | 第45-69页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·高阶统计量概述 | 第45-48页 |
| ·基于高阶统计量的红外单帧图像检测 | 第48-57页 |
| ·基于四阶累积量的红外单帧图像弱小目标检测 | 第48-53页 |
| ·基于双谱的红外单帧图像弱小目标检测 | 第53-57页 |
| ·基于三阶统计量的红外序列图像检测 | 第57-67页 |
| ·基于三阶累积量的红外序列图像弱小目标检测 | 第57-64页 |
| ·基于双谱域似然比的红外序列图像弱小目标检测 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于POWER-LAW检测器的红外弱小目标检测 | 第69-85页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·Power-Law检测器 | 第69-73页 |
| ·基本Power-Law检测器 | 第69-71页 |
| ·改进Power-Law检测器 | 第71-73页 |
| ·基于DFT的Power-Law红外弱小目标检测 | 第73-79页 |
| ·检测算法 | 第73-76页 |
| ·实验与结果分析 | 第76-79页 |
| ·基于高阶谱的Power-Law红外弱小目标检测 | 第79-83页 |
| ·检测算法 | 第79-80页 |
| ·实验与结果分析 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第六章 基于粒子滤波的检测前跟踪算法 | 第85-107页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·基于拟蒙特卡罗采样的高斯粒子滤波器 | 第86-98页 |
| ·拟蒙特卡罗(QMC)方法 | 第86-89页 |
| ·QMC-GPF算法 | 第89-93页 |
| ·实验与结果分析 | 第93-98页 |
| ·基于QMC-GPF的红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第98-106页 |
| ·红外图像观测模型 | 第99页 |
| ·目标运动模型 | 第99页 |
| ·算法分析 | 第99-102页 |
| ·实验与结果分析 | 第102-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第七章 总结与展望 | 第107-109页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| ·展望 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-123页 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的论文和工作 | 第123-124页 |