| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 插图清单 | 第7-8页 |
| 附表清单 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·IRFPA 非均匀性校正算法的研究意义 | 第9-10页 |
| ·IRFPA 非均匀性校正算法的研究现状 | 第10-13页 |
| ·基于标定的 NUC 算法 | 第11页 |
| ·基于场景的 NUC 算法 | 第11-12页 |
| ·基于 Kalman 滤波的 NUC 算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·目前 NUC 算法所面临的主要问题 | 第13页 |
| ·论文研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 基于 Kalman 滤波的 IRFPA 非均匀性校正实现原理 | 第16-34页 |
| ·IRFPA 非均匀性分析 | 第16-20页 |
| ·IRFPA 非均匀性来源 | 第17-18页 |
| ·IRFPA 非均匀性定义及其性能指标 | 第18-20页 |
| ·常见非均匀性校正算法 | 第20-27页 |
| ·两点和多点校正算法 | 第21-24页 |
| ·神经网络校正算法 | 第24-26页 |
| ·常见校正算法仿真分析 | 第26-27页 |
| ·Kalman 滤波算法 | 第27-32页 |
| ·最小均方误差估计准则 | 第27-28页 |
| ·维纳滤波 | 第28-29页 |
| ·Kalman 滤波算法实现 | 第29-32页 |
| ·Kalman 滤波算法实现 IRFPA 非均匀性校正的优势 | 第32页 |
| ·基于 Kalman 滤波的 IRFPA 非均匀性校正实现原理 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于 Kalman 滤波的 IRFPA 非均匀性校正算法研究 | 第34-50页 |
| ·经典的 Kalman 滤波非均匀性校正算法 | 第34-37页 |
| ·探测元线性响应模型 | 第34-35页 |
| ·经典 Kalman 算法实现 | 第35-37页 |
| ·经典 Kalman 算法目前存在问题 | 第37页 |
| ·改进的 Kalman 滤波非均匀性校正算法 | 第37-42页 |
| ·探测元非线性响应模型 | 第38页 |
| ·改进算法的实现 | 第38-42页 |
| ·改进算法与经典算法的比较 | 第42页 |
| ·优化的 Kalman 滤波非均匀性校正算法 | 第42-47页 |
| ·新状态变量定义 | 第43页 |
| ·优化算法的实现 | 第43-47页 |
| ·优化算法和经典算法的比较 | 第47页 |
| ·三种算法的计算复杂度理论分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 算法的仿真结果分析 | 第50-63页 |
| ·红外图像模拟仿真 | 第50-53页 |
| ·算法模拟仿真 | 第50-53页 |
| ·仿真结果分析 | 第53页 |
| ·实际采集的红外图像仿真 | 第53-61页 |
| ·算法校正精度仿真 | 第54-58页 |
| ·算法校正速度仿真 | 第58-61页 |
| ·仿真结果分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 A 读研期间参与项目和发表的论文 | 第69页 |
