| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·项目的研究背景以及意义 | 第8-10页 |
| ·红外图像信号处理的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·主动式红外成像系统的组成及工作原理 | 第12-13页 |
| ·本课题的研究方法与论文的主要内容 | 第13-14页 |
| 2 红外图像信号采集系统的构建 | 第14-24页 |
| ·主动式红外成像系统 | 第14-17页 |
| ·红外图像采集系统的组建及性能 | 第17-20页 |
| ·红外图像信号的采集实验 | 第20-21页 |
| ·实验采集的红外图像特点分析 | 第21-24页 |
| 3 视网膜皮层(Retinex)理论 | 第24-33页 |
| ·颜色恒常性理论 | 第24-27页 |
| ·早期的颜色恒常性理论 | 第24-25页 |
| ·系数理论 | 第25-26页 |
| ·计算理论 | 第26-27页 |
| ·视网膜皮层(Retinex)理论及发展 | 第27-33页 |
| ·Retinex理论内容 | 第27-29页 |
| ·Retinex算法应用发展 | 第29-33页 |
| 4 红外图像信号的增强处理 | 第33-60页 |
| ·红外成像过程模型 | 第34-35页 |
| ·红外图像信号增强处理的经典算法 | 第35-39页 |
| ·直接灰度变换 | 第35-37页 |
| ·直方图均衡化 | 第37-38页 |
| ·其它常用的红外图像增强处理算法 | 第38-39页 |
| ·改进的红外图像增强处理算法结构原理 | 第39-49页 |
| ·图像亮度分量的最优估计 | 第39-42页 |
| ·图像的动态范围及动态范围压缩 | 第42-43页 |
| ·Retinex算法的具体实现 | 第43-45页 |
| ·小波变换在图像增强中的应用 | 第45-48页 |
| ·小波算法与Retinex算法结合 | 第48-49页 |
| ·算法实验结果分析 | 第49-60页 |
| ·图像处理实验结果 | 第49-58页 |
| ·算法的实时性研究 | 第58-60页 |
| 5 红外图像目标分割处理 | 第60-74页 |
| ·红外图像目标分割处理算法概述 | 第60-61页 |
| ·本文对红外图像目标分割的研究 | 第61-68页 |
| ·人机交互方式粗选目标区域 | 第63页 |
| ·红外图像目标边缘提取与填充 | 第63-65页 |
| ·改进的Ostu阈值分割 | 第65-68页 |
| ·Canny边缘检测与改进的Ostu算法结合 | 第68页 |
| ·形态学滤波消除背景粘连与亮点噪声 | 第68页 |
| ·算法实验结果分析 | 第68-72页 |
| ·分割效果简析 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 附录A 红外图像低频分量的Retinex处理流程图 | 第78-79页 |
| 附录B 小波分解后的高频分量阈值增强处理流程图 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第82页 |