| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究的目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-18页 |
| 1.2.1 精确制导技术的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 自动目标识别方法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 运动目标跟踪方法的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于自适应 Butterworth 滤波的红外复杂背景杂波抑制方法研究 | 第20-37页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 红外复杂背景的定义与描述 | 第21-29页 |
| 2.2.1 红外背景复杂程度定量描述 | 第22-25页 |
| 2.2.2 方差加权信息熵对红外背景复杂程度定量描述 | 第25-27页 |
| 2.2.3 图像复杂度对红外背景复杂程度定量描述 | 第27-29页 |
| 2.3 基于自适应 Butterworth 高通滤波的红外图像预处理 | 第29-31页 |
| 2.4 一种改进的自适应 Butterworth 高通滤波的红外图像预处理 | 第31-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于帧间差分的运动目标识别 | 第37-48页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 背景差分法 | 第37-40页 |
| 3.3 帧间差分法 | 第40-41页 |
| 3.4 帧间差分法目标识别结果 | 第41-44页 |
| 3.5 三帧差分法 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 图像序列自寻的卡尔曼滤波跟踪方法 | 第48-61页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 像点的空间坐标系及变换 | 第48-49页 |
| 4.2.1 相机系统模型 | 第48-49页 |
| 4.2.2 坐标系的旋转变换 | 第49页 |
| 4.3 像点准三维运动模型和测量模型 | 第49-52页 |
| 4.3.1 刚体的旋转与平动引起的像点运动分析 | 第49-51页 |
| 4.3.2 准三维像点的运动模型 | 第51页 |
| 4.3.3 象点的速度和加速度 | 第51-52页 |
| 4.4 准三维卡尔曼滤波算法 | 第52-56页 |
| 4.4.1 系统的状态方程 | 第52-54页 |
| 4.4.2 系统的测量方程 | 第54页 |
| 4.4.3 卡尔曼滤波方程及求解 | 第54-56页 |
| 4.5 仿真实验与分析 | 第56-59页 |
| 4.5.1 模拟图像序列仿真实验 | 第56-57页 |
| 4.5.2 真实图像序列仿真 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
