| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 EMD算法研究 | 第17-51页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 一维EMD算法 | 第17-21页 |
| 2.3 采用经验模态分解的目的 | 第21-23页 |
| 2.4 二维经验模态分解过程 | 第23-24页 |
| 2.5 BEMD算法经典问题研究 | 第24-34页 |
| 2.6 BEMD算法深层次问题研究 | 第34-41页 |
| 2.7 BEMD实验与分析 | 第41-50页 |
| 2.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 3 BEMD算法应用于红外弱小目标检测 | 第51-62页 |
| 3.1 红外弱小目标图像特性 | 第51-53页 |
| 3.2 BEMD提取红外弱小目标特征分量 | 第53-59页 |
| 3.3 BEMD过程一维信息熵 | 第59-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 移相差分算法研究 | 第62-72页 |
| 4.1 基于多帧时域差分滤波的背景抑制算法 | 第62-64页 |
| 4.2 基于单帧的移相差分背景抑制算法 | 第64-67页 |
| 4.3 移相差分实验与分析 | 第67-72页 |
| 5 基于时空融合的小目标检测算法研究 | 第72-84页 |
| 5.1 BIMF1和移相差分结果融合 | 第72-73页 |
| 5.2 融合实验及分析 | 第73-79页 |
| 5.3 目标的检测分割实验 | 第79-81页 |
| 5.4 复杂背景下红外弱小目标检测最终实验结果分析 | 第81-84页 |
| 6 工作总结和展望 | 第84-86页 |
| 6.1 工作总结 | 第84-85页 |
| 6.2 工作展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 附录 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第93页 |