| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 论文章节的安排 | 第11-13页 |
| 2 红外成像预处理技术研究 | 第13-28页 |
| 2.1 盲元检测及补偿算法研究 | 第13-17页 |
| 2.1.1 盲元的定义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 盲元检测算法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 盲元检测补偿算法实验仿真 | 第15-17页 |
| 2.2 非均匀性校正方法 | 第17-27页 |
| 2.2.1 一点定标校正法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 恒定统计平均非均匀性校正算法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于跟踪的恒定统计平均非均匀性校正算法 | 第19页 |
| 2.2.4 算法实验仿真 | 第19-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 红外目标跟踪技术研究 | 第28-56页 |
| 3.1 跟踪波门的选择 | 第28-29页 |
| 3.2 Mean Shift目标跟踪算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 Mean Shift基本理论 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于Mean Shift的目标跟踪算法实现 | 第30-34页 |
| 3.2.3 模板更新方法 | 第34页 |
| 3.2.4 算法试验仿真验证 | 第34-36页 |
| 3.3 粒子滤波目标跟踪算法 | 第36-47页 |
| 3.3.1 粒子滤波理论 | 第36-43页 |
| 3.3.2 粒子滤波算法流程 | 第43-45页 |
| 3.3.3 算法实验仿真验证 | 第45-47页 |
| 3.4 基于多特征的最大观测概率跟踪算法 | 第47-50页 |
| 3.4.1 算法原理 | 第47页 |
| 3.4.2 算法实现流程 | 第47-48页 |
| 3.4.3 算法实验仿真验证 | 第48-50页 |
| 3.5 多特征概率数据互联(PDA)法 | 第50-55页 |
| 3.5.1 多特征PDA法原理 | 第50-52页 |
| 3.5.2 算法实现流程 | 第52-55页 |
| 3.5.3 算法实验仿真验证 | 第55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 总结与展望 | 第56-57页 |
| 4.1 研究的工作总结 | 第56页 |
| 4.2 存在的问题与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |