| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·红外小目标检测与跟踪的研究意义与特点 | 第13-14页 |
| ·红外小目标检测与跟踪技术的国内外研究概况 | 第14-17页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第17-19页 |
| ·本文的主要内容 | 第17页 |
| ·本文的主要创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 图像预处理 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·帧间差分法 | 第19-20页 |
| ·形态学滤波法 | 第20页 |
| ·空域滤波法 | 第20-21页 |
| ·空间高通滤波 | 第20-21页 |
| ·Butterworth 低通滤波 | 第21页 |
| ·自适应中值滤波 | 第21页 |
| ·多级滤波法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像阈值分割 | 第24-42页 |
| ·Otsu 阈值分割原理 | 第24-25页 |
| ·二维灰度直方图及其区域直分法 | 第25-26页 |
| ·二维Otsu 阈值分割的快速迭代算法 | 第26-31页 |
| ·快速迭代算法 | 第26-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-31页 |
| ·二维灰度直方图的区域斜分法 | 第31-34页 |
| ·二维直方图斜分Otsu 法的快速迭代算法 | 第34-39页 |
| ·快速迭代算法 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·基于红外小目标图像的二维 Otsu 阈值改进方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于 Contourlet 变换的红外弱小目标检测 | 第42-50页 |
| ·基于小波变换的红外小目标检测 | 第42-43页 |
| ·基于 Contourlet 变换的红外小目标检测算法 | 第43-47页 |
| ·Contourlet 变换概述 | 第43-44页 |
| ·检测算法 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·基于 NSCT 的红外小目标检测算法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于空域背景预测算法检测红外小目标 | 第50-64页 |
| ·基于最小一乘和混沌遗传算法背景预测的红外小目标检测算法 | 第50-56页 |
| ·基于最小一乘估计的背景预测模型 | 第51-52页 |
| ·基于混沌遗传算法的最小一乘优化问题求解 | 第52-54页 |
| ·目标分割 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-56页 |
| ·基于变邻域变步长 LMS 背景预测检测红外小目标 | 第56-62页 |
| ·变邻域变步长 LMS 的自适应背景预测算法 | 第57-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 红外图像序列中的弱小目标跟踪 | 第64-72页 |
| ·目标跟踪算法简介 | 第64-65页 |
| ·模板匹配原理 | 第65-66页 |
| ·Kalman 滤波器 | 第66-68页 |
| ·Kalman 预测跟踪器的设计 | 第68-69页 |
| ·算法仿真 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文的主要工作 | 第72-73页 |
| ·进一步的研究工作 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |
