基于红外图像的湖面目标检测算法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| ·论文研究的背景与现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 常用红外目标检测算法分析 | 第14-22页 |
| ·红外图像获取方法 | 第14-15页 |
| ·红外图像预处理常用算法 | 第15-18页 |
| ·直方图均衡化 | 第15-16页 |
| ·灰度化和二值化 | 第16-18页 |
| ·传统水面检测算法分析 | 第18-19页 |
| ·小波理论在红外图像检测算法中的应用 | 第19-21页 |
| ·连续小波在检测算法中的应用 | 第19-20页 |
| ·离散小波在检测算法中的应用 | 第20页 |
| ·小波变换较传统算法的优势 | 第20-21页 |
| ·小波检测算法实现途径 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 红外背景图像预处理算法研究 | 第22-32页 |
| ·红外图像主要噪声危害 | 第22-24页 |
| ·高斯白噪声危害 | 第22-23页 |
| ·椒盐噪声危害 | 第23-24页 |
| ·红外图像噪声去除 | 第24-30页 |
| ·Wiener 滤波去噪 | 第25-26页 |
| ·中值滤波去噪 | 第26-27页 |
| ·均值滤波改进方法 | 第27-29页 |
| ·高斯平滑滤波器改进方法 | 第29-30页 |
| ·图像二值化 | 第30-31页 |
| ·预处理整体流程及仿真 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于 Hough 变换的水天线检测 | 第32-42页 |
| ·水天线检测的必要性 | 第32页 |
| ·常用直线检测方法 | 第32-35页 |
| ·Radon 变换 | 第33-34页 |
| ·Hough 变换 | 第34-35页 |
| ·Hough 变换检测水天线 | 第35-37页 |
| ·水天线检测方法改进 | 第37-41页 |
| ·图像分割 | 第37-39页 |
| ·水天背景边缘提取 | 第39-41页 |
| ·水天线检测流程及仿真结果 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于小波变换的边缘检测研究 | 第42-54页 |
| ·常用运动物体红外检测方法 | 第42-43页 |
| ·背景图像差分 | 第43-44页 |
| ·图像的插值放大 | 第44-49页 |
| ·金字塔式分解重构 | 第45-46页 |
| ·基于小波变换的图像放大 | 第46-47页 |
| ·加权插值 | 第47-49页 |
| ·实验仿真结果 | 第49页 |
| ·目标物体边缘检测 | 第49-53页 |
| ·图像增强 | 第49-50页 |
| ·Canny 边缘算子 | 第50-52页 |
| ·边缘检测 | 第52-53页 |
| ·仿真结果及分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 整体算法流程及仿真 | 第54-60页 |
| ·整体检测算法设计 | 第54-55页 |
| ·算法仿真与分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 7 结论及展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| ·个人体会 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简历 | 第66-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
