| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| §1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| §1.2 红外舰船目标识别的研究现状与发展趋势 | 第11-13页 |
| ·红外舰船目标识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·红外舰船目标识别技术的发展趋势 | 第12-13页 |
| §1.3 本文的研究内容和论文安排 | 第13-14页 |
| 第二章 红外舰船图像的预处理 | 第14-23页 |
| §2.1 红外图像的主要特点 | 第14页 |
| §2.2 基于直方图变换的红外图像增强 | 第14-18页 |
| ·直方图的定义和特点 | 第15页 |
| ·红外图像直方图特点 | 第15-16页 |
| ·直方图的均衡化处理 | 第16-18页 |
| §2.3 基于自适应平台直方图的双向均衡化处理方法 | 第18-22页 |
| ·自适应平台直方图 | 第19-20页 |
| ·直方图双向均衡化 | 第20-21页 |
| ·图像增强结果及分析 | 第21-22页 |
| §2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 红外舰船图像分割方法研究 | 第23-38页 |
| §3.1 引言 | 第23-24页 |
| §3.2 并行区域分割技术 | 第24-30页 |
| ·阈值化分割原理 | 第24-26页 |
| ·直方图分割法 | 第26-27页 |
| ·灰度期望值阈值分割法 | 第27-28页 |
| ·最大类间方差阈值分割 | 第28-29页 |
| ·最大熵阈值分割法 | 第29-30页 |
| §3.3 基于行列均值的自适应阈值分割算法 | 第30-33页 |
| ·舰船目标红外成像分析 | 第31页 |
| ·海天线检测,确定目标潜在区域 | 第31-32页 |
| ·基于行列均值的自适应阈值分割算法原理 | 第32-33页 |
| §3.4 基于跑长码的目标区域的标记 | 第33-34页 |
| §3.5 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| §3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 红外舰船目标自动识别方法研究 | 第38-62页 |
| §4.1 图像识别的基本原理 | 第38页 |
| §4.2 目标识别的基本方法 | 第38-41页 |
| ·模板匹配 | 第39-40页 |
| ·特征内容匹配 | 第40-41页 |
| §4.3 特征提取 | 第41-49页 |
| ·舰船目标的几何特征参数定义与分析 | 第42页 |
| ·舰船目标的不变矩特征定义与分析 | 第42-49页 |
| ·矩的定义和性质 | 第43-44页 |
| ·Hu不变矩 | 第44-45页 |
| ·一种统一的相对不变矩 | 第45-49页 |
| §4.4 一种分阶段的红外舰船目标识别算法 | 第49-61页 |
| ·红外舰船目标的前期识别 | 第49-59页 |
| ·算法思想及原理 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-59页 |
| ·红外舰船目标的后期识别 | 第59-61页 |
| ·算法原理及流程 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-61页 |
| §4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |