基于图像融合的红外弱小目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究现状 | 第8-10页 |
| ·基于图像融合的红外弱小目标检测技术难点分析 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 红外弱小目标的特性分析 | 第13-17页 |
| ·红外图像模型 | 第13-14页 |
| ·实际红外图像背景分析 | 第14-15页 |
| ·噪声分析 | 第15页 |
| ·红外弱小目标分析 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 多传感器图像融合技术 | 第17-35页 |
| ·多传感器图像融合的层次和评价 | 第17-21页 |
| ·图像融合的层次 | 第17-20页 |
| ·图像融合效果评价 | 第20-21页 |
| ·多传感器图像融合的简单方法 | 第21-24页 |
| ·加权平均融合算法 | 第22页 |
| ·像素灰度值选大图像融合方法 | 第22页 |
| ·简单图像融合方法的图像融合实验 | 第22-24页 |
| ·基于塔形分解的多传感器图像融合方法 | 第24-29页 |
| ·基于比率塔形分解的多传感器图像融合方法 | 第24-26页 |
| ·基于对比度塔形分解的多传感器图像融合方法 | 第26-28页 |
| ·基于塔形分解的图像融合规则 | 第28页 |
| ·基于塔形分解的多传感器图像融合方法仿真 | 第28-29页 |
| ·基于小波变换的图像融合方法 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 红外弱小目标检测技术 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·红外图像背景抑制算法 | 第35-45页 |
| ·几种典型的背景抑制方法 | 第36-40页 |
| ·评价准则 | 第40-41页 |
| ·典型红外背景抑制算法的仿真实验 | 第41-42页 |
| ·基于双边滤波的多尺度小波变换红外背景抑制算法 | 第42-45页 |
| ·红外图像分割方法概述 | 第45-50页 |
| ·双峰法 | 第46-47页 |
| ·最大类间方差法 | 第47-48页 |
| ·迭代法 | 第48页 |
| ·自适应阈值分割 | 第48-49页 |
| ·图像分割仿真试验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 第五章 基于数据融合的红外目标识别算法 | 第53-57页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·目标与假目标的特性分析 | 第54-55页 |
| ·基于像素灰度值选小数据融合的目标识别算法 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结束语 | 第57-59页 |
| ·本文工作总结 | 第57-58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65-66页 |
