基于红外图像的船舶目标检测技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 论文研究的背景和现状 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外发展动态 | 第9-10页 |
| 1．3 本文的研究工作 | 第10-12页 |
| 第二章 红外图像预处理 | 第12-28页 |
| 2．1 红外图像分析 | 第12-13页 |
| 2．2 基于经典方法的红外图像预处理 | 第13-20页 |
| 2．2．1 直方图均衡 | 第13-15页 |
| 2．2．2 梯度锐化 | 第15-17页 |
| 2．2．3 拉普拉斯锐化 | 第17-18页 |
| 2．2．4 中值滤波和伪中值滤波 | 第18-20页 |
| 2．3 基于小波变换的红外图像预处理 | 第20-27页 |
| 2．3．1 小波分析概述 | 第20-21页 |
| 2．3．2 红外图像的小波分析方法 | 第21-25页 |
| 2．3．3 基于小波变换的图像预处理 | 第25-27页 |
| 2．4 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第28-42页 |
| 3．1 运动船舶目标检测概述 | 第28页 |
| 3．2 目标检测算法分析 | 第28-32页 |
| 3．2．1 目标检测的基本思想 | 第28-30页 |
| 3．2．2 红外序列图像检测算法 | 第30-32页 |
| 3．3 基于背景预测的差分算法 | 第32-41页 |
| 3．3．1 预测背景图像 | 第32-34页 |
| 3．3．2 获取差分图像 | 第34-35页 |
| 3．3．3 图像二分类 | 第35-37页 |
| 3．3．4 搜索目标质心 | 第37-38页 |
| 3．3．5 预检测目标 | 第38-39页 |
| 3．3．6 多帧确认目标 | 第39-41页 |
| 3．4 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 图像分割处理研究 | 第42-52页 |
| 4．1 红外图像分割概述 | 第42-45页 |
| 4．2 基于最大熵的图像分割 | 第45-47页 |
| 4．2．1 熵的基本概念 | 第45-46页 |
| 4．2．2 基于最大嫡的分割算法 | 第46-47页 |
| 4．3 基于 Canny算子的图像分割 | 第47-51页 |
| 4．3．1 Canny算子 | 第47-48页 |
| 4．3．2 最大类间方差法 | 第48-49页 |
| 4．3．3 基于 Canny算子的分割算法 | 第49-51页 |
| 4．4 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 跟踪预测算法研究 | 第52-58页 |
| 5．1 目标跟踪预测算法概述 | 第52-53页 |
| 5．2 基于 Kalman滤波的跟踪预测算法 | 第53-57页 |
| 5．2．1 Kalman滤波简介 | 第53-54页 |
| 5．2．2 针对船舶目标的预测算法 | 第54-57页 |
| 5．3 小结 | 第57-58页 |
| 第六章 系统设计方案 | 第58-72页 |
| 6．1 系统设计 | 第58-61页 |
| 6．1．1 图像感知 | 第58-59页 |
| 6．1．2 图像获取 | 第59-60页 |
| 6．1．3 图像处理 | 第60页 |
| 6．1．4 图像显示 | 第60-61页 |
| 6．2 软件平台 | 第61-62页 |
| 6．3 核心模块 | 第62-71页 |
| 6．3．1 预处理模块 | 第62-64页 |
| 6．3．2 目标检测模块 | 第64-70页 |
| 6．3．3 目标分割模块 | 第70-71页 |
| 6．4 小结 | 第71-72页 |
| 结束语 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
