| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 研究背景和意义 | 第7页 |
| 1．2 红外图像建模的基本方法综述 | 第7-10页 |
| 1．3 图像数据来源及预处理 | 第10页 |
| 1．4 本论文的结构和主要研究工作 | 第10-12页 |
| 2 基于FOURIER 功率谱和的灰度分布的模型 | 第12-24页 |
| 2．1 FOURIER 功率谱模型 | 第12-16页 |
| 2．2 灰度分布模型 | 第16-18页 |
| 2．3 仿真算法设计和实验结果 | 第18-23页 |
| 2．4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 GAUSS-MARKOV 随机场模型 | 第24-31页 |
| 3．1 MARKOV 随机场模型介绍 | 第24-25页 |
| 3．2 GAUSS-MARKOV 随机场模型的建立 | 第25-27页 |
| 3．3 仿真算法设计和实验结果 | 第27-30页 |
| 3．4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于多分辨率分析的模型 | 第31-63页 |
| 4．1 引入多分辨率分析的意义 | 第31页 |
| 4．2 STEERABLE PYRAMID 小波的基本概念 | 第31-35页 |
| 4．3 基于STEERABLE PYRAMID 分解的分层模型 | 第35-51页 |
| 4．4 基于小波分解系数的图像描述性模型 | 第51-53页 |
| 4．5 仿真算法设计和实验结果 | 第53-61页 |
| 4．6 本章小结 | 第61-63页 |
| 5 总结和展望 | 第63-65页 |
| 5．1 本论文的主要研究工作 | 第63-64页 |
| 5．2 对今后工作的展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录1 作者在攻读硕士学位期间发表的文章 | 第70-71页 |
| 附录2 GAUSS-MARKOV 随机场模型条件概率密度函数推导 | 第71页 |
