天空背景下多尺度红外目标检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·红外目标检测研究现状 | 第11-13页 |
| ·存在的问题与难题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 2 基于序列图像的弱小红外目标检测方法研究 | 第16-30页 |
| ·弱小红外目标的特点 | 第16-17页 |
| ·常用的检测方法 | 第17-19页 |
| ·先检测后跟踪的方法 | 第17-18页 |
| ·先跟踪后检测的方法 | 第18-19页 |
| ·弱小目标检测的统计决策理论 | 第19-22页 |
| ·图像预处理 | 第22-26页 |
| ·一维形态学滤波 | 第23页 |
| ·均值滤波 | 第23-24页 |
| ·十字形态学滤波 | 第24-25页 |
| ·试验结果及分析 | 第25-26页 |
| ·目标分割 | 第26-29页 |
| ·阈值分割 | 第27页 |
| ·恒虚警门限法 | 第27-28页 |
| ·基于局部熵的图像分割 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 近距红外目标检测 | 第30-37页 |
| ·适用于近距目标检测的经典算法 | 第30-33页 |
| ·基于OTSU 最佳阈值分割的方法 | 第30-32页 |
| ·遗传算法 | 第32-33页 |
| ·区域生长法 | 第33页 |
| ·降低分辨率的方法 | 第33-36页 |
| ·多级分辨率滤波 | 第33-35页 |
| ·多分辨率检测目标 | 第35-36页 |
| ·目标多分辨率融合 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 同一场景下多尺度目标检测 | 第37-57页 |
| ·多帧弱小目标检测 | 第37-49页 |
| ·基于数学形态学的预处理 | 第37-41页 |
| ·基于白化背景的全局门限分割方法 | 第41-42页 |
| ·平均方差的快速计算方法 | 第42-44页 |
| ·本文采用的阈值化方法 | 第44-48页 |
| ·基于多帧管道累积的目标确认算法 | 第48-49页 |
| ·单帧近距目标检测 | 第49-54页 |
| ·目标区域定位 | 第50-52页 |
| ·基于双窗分割的目标定位 | 第52-54页 |
| ·多尺度目标检测算法 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 试验结果与讨论 | 第57-69页 |
| ·试验结果与分析 | 第57-67页 |
| ·十字形态学滤波试验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·弱小目标检测结果 | 第59-62页 |
| ·大尺度目标检测结果与分析 | 第62-65页 |
| ·多尺度目标检测试验结果与分析 | 第65-67页 |
| ·其他问题 | 第67-68页 |
| ·本章小节 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
