| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.2.1 红外弱小目标检测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的创新点和研究重点 | 第13-15页 |
| 1.4 论文内容及安排 | 第15-17页 |
| 第二章 红外弱小目标检测和压缩感知基本原理 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 红外弱小目标检测基本原理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 红外图像特性分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 目标检测处理流程 | 第18-22页 |
| 2.3 压缩感知基本原理 | 第22-27页 |
| 2.3.1 压缩感知理论 | 第22-24页 |
| 2.3.2 矩阵低秩稀疏分解理论 | 第24-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 单帧红外图像压缩域下弱小目标检测算法研究 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 压缩域下红外弱小目标检测算法分析 | 第28-30页 |
| 3.3 基于自适应改进的压缩域红外弱小目标检测 | 第30-34页 |
| 3.3.1 自适应参数图像重建 | 第31-32页 |
| 3.3.2 基于噪声统计的阈值分割 | 第32-33页 |
| 3.3.3 自适应压缩域目标检测算法步骤 | 第33-34页 |
| 3.4 仿真实验分析 | 第34-41页 |
| 3.4.1 场景仿真测试 | 第34-38页 |
| 3.4.2 不同参数和环境下算法性能分析 | 第38-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 序列红外图像压缩域下弱小目标检测算法研究 | 第42-57页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 序列图像压缩感知模型 | 第42-43页 |
| 4.3 基于相似度聚类的压缩域下序列红外运动目标检测算法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 序列图像重建 | 第44-45页 |
| 4.3.2 图像阵列感知哈希函数生成 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于相似度聚类的低秩估计 | 第46页 |
| 4.3.4 相似度聚类压缩域运动目标检测算法步骤 | 第46-47页 |
| 4.4 仿真实验分析 | 第47-56页 |
| 4.4.1 序列场景仿真测试 | 第47-49页 |
| 4.4.2 算法性能比较 | 第49-52页 |
| 4.4.3 压缩比适应性分析 | 第52-53页 |
| 4.4.4 抖动适应性分析 | 第53-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第65页 |