| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·论文的研究工作及创新 | 第14-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 红外图像弱小目标检测技术概述 | 第17-34页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·空域滤波法 | 第18-22页 |
| ·基于形态学运算的检测方法 | 第22-23页 |
| ·基于小波变换的检测方法 | 第23-25页 |
| ·基于阈值分割的方法 | 第25-28页 |
| ·基于背景预测的方法 | 第28-29页 |
| ·基于学习的方法 | 第29-31页 |
| ·基于时域滤波的方法 | 第31-33页 |
| ·其它的目标检测方法 | 第33-34页 |
| 第三章 基于TDLMS 的目标检测算法 | 第34-53页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·二维LMS（TDLMS）滤波器原理 | 第35-39页 |
| ·使用TDLMS 进行小目标检测 | 第39-41页 |
| ·使用TDLMS 进行目标检测的问题 | 第41-42页 |
| ·基于邻域分析TDLMS 滤波器的小目标检测 | 第42-52页 |
| ·邻域分析模块 | 第44-47页 |
| ·数据融合模块 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-52页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于PCA 族的目标检测算法 | 第53-87页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·使用PCA 进行红外小目标检测 | 第54-66页 |
| ·主成分分析（PCA）原理 | 第54-55页 |
| ·使用PCA 进行人脸检测——特征脸方法 | 第55-56页 |
| ·使用PCA 进行红外目标检测——特征目标方法 | 第56-60页 |
| ·实验结果 | 第60-66页 |
| ·基于概率PCA（PPCA）的目标检测 | 第66-74页 |
| ·PPCA 原理 | 第66-69页 |
| ·使用PPCA 进行目标检测 | 第69-70页 |
| ·实验结果 | 第70-74页 |
| ·基于核概率PCA（PKPCA）的目标检测 | 第74-83页 |
| ·PKPCA 原理 | 第75-78页 |
| ·KPCA 算法 | 第75-76页 |
| ·PKPCA 原理 | 第76-78页 |
| ·使用PKPCA 进行目标检测 | 第78-79页 |
| ·实验结果 | 第79-83页 |
| ·基于PCA 族的各检测算法比较和讨论 | 第83-87页 |
| 第五章 红外线列探测器成像中基于列的目标检测算法 | 第87-108页 |
| ·问题描述 | 第87-88页 |
| ·对于扫描图像的分析 | 第88-90页 |
| ·使用匹配滤波算法进行目标检测 | 第90-92页 |
| ·使用小波变换进行目标检测 | 第92-99页 |
| ·使用信号奇异点检测技术进行目标检测 | 第92-97页 |
| ·使用小波变换高频系数重构进行目标检测 | 第97-99页 |
| ·使用FUKUNAGA-KOONTZ 变换(FKT)进行目标检测 | 第99-104页 |
| ·实验结果分析及比较 | 第104-106页 |
| ·总结 | 第106-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-112页 |
| ·论文所做工作总结 | 第108-109页 |
| ·对于小目标检测的思考及进一步工作展望 | 第109-112页 |
| 参考文献 | 第112-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第118页 |