| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 人眼视觉注意机制 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 人眼的视觉原理 | 第20-23页 |
| 2.3 视觉注意机制计算模型 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于谱分析模型的红外弱小目标显著性检测算法 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于谱分析模型的红外弱小目标显著性检测 | 第28-35页 |
| 3.2.1 Gabor滤波 | 第28-29页 |
| 3.2.2 谱残差 | 第29-31页 |
| 3.2.3 局部直觉模糊c均值聚类 | 第31-33页 |
| 3.2.4 SRFC算法 | 第33-35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.3.1 实验图集 | 第35页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第35-36页 |
| 3.3.3 算法对比 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于混合模型的红外弱小目标显著性检测算法 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于混合模型的红外弱小目标显著性检测 | 第42-50页 |
| 4.2.1 AC算法 | 第42-44页 |
| 4.2.2 FT算法 | 第44-46页 |
| 4.2.3 GBVS算法 | 第46-47页 |
| 4.2.4 PQFT算法 | 第47-49页 |
| 4.2.5 混合显著性图 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.3.1 实验图集 | 第50页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第50页 |
| 4.3.3 算法对比 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于认知模型的红外弱小目标显著性检测算法 | 第54-66页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 基于认知模型的红外弱小目标显著性检测 | 第54-61页 |
| 5.2.1 快速导向图滤波 | 第54-56页 |
| 5.2.2 图像增强算法 | 第56-60页 |
| 5.2.3 GFE算法 | 第60-61页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 5.3.1 实验图集 | 第61页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第61-62页 |
| 5.3.3 算法对比 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |