| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-10页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| 2 基于小波变换的红外图像预处理 | 第11-25页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·红外图像的特点 | 第11-13页 |
| ·红外图像预处理方法研究 | 第13-17页 |
| ·红外图像预处理性能指标 | 第13-14页 |
| ·基于自适应Wiener滤波器的红外图像预处理 | 第14-15页 |
| ·基于均值比较滤波的红外图像预处理 | 第15-17页 |
| ·基于小波变换的红外图像预处理 | 第17-22页 |
| ·小波变换的相关研究 | 第17-19页 |
| ·多分辨率分析 | 第19页 |
| ·基于小波变换的红外图像预处理 | 第19-22页 |
| ·实验分析与比较 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 基于KALMAN滤波的红外序列图像运动小目标检测 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·背景模型技术研究 | 第25-35页 |
| ·背景差分法 | 第25-26页 |
| ·中值背景模型 | 第26-28页 |
| ·均值背景模型 | 第28-29页 |
| ·Stauffer多高斯分布背景模型 | 第29-31页 |
| ·差分图像阈值分割方法研究 | 第31-35页 |
| ·基于KALMAN滤波的红外序列图像运动小目标的背景生成与检测 | 第35-40页 |
| ·Kalman滤波 | 第35-36页 |
| ·基于渐消记忆递归最小二乘法的背景生成 | 第36-37页 |
| ·运动小目标的提取检测 | 第37页 |
| ·阈值分割 | 第37页 |
| ·形态学滤波 | 第37-38页 |
| ·算法流程 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 基于加权动态规划的红外序列图像运动小目标检测 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·动态规划技术研究 | 第42-45页 |
| ·动态规划理论基础 | 第42-43页 |
| ·基于动态规划的红外序列图像运动小目标检测 | 第43-45页 |
| ·基于加权动态规划的红外序列图像运动小目标检测 | 第45-48页 |
| ·加权动态规划算法分析 | 第45页 |
| ·加权动态规划算法步骤 | 第45-46页 |
| ·检测结构 | 第46-47页 |
| ·检测性能分析 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 基于轨迹关联的红外图像虚假目标剔除 | 第49-54页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·轨迹关联红外图像虚假目标剔除技术研究 | 第49-52页 |
| ·轨迹的建立 | 第49-50页 |
| ·轨迹的预测 | 第50-51页 |
| ·轨迹关联匹配 | 第51页 |
| ·轨迹置信度检测 | 第51-52页 |
| ·算法实现与实验结果 | 第52-53页 |
| ·算法实现 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·工作总结 | 第54-55页 |
| ·课题展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |