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基于Contourlet变换和混沌粒子群的红外小目标检测研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·红外小目标检测的研究意义与特点第12-13页
   ·红外小目标检测的国内外研究概况第13-16页
   ·本文的主要内容以及创新点第16-18页
     ·本文的主要内容第16-17页
     ·本文的主要创新点第17-18页
第二章 基于CONTOURLET 变换和NSCT 变换的红外小目标检测第18-29页
   ·引言第18页
   ·CONTOURLET 变换第18-21页
     ·Contourlet 变换概述第18-19页
     ·LP 变换第19-20页
     ·方向滤波(DFB)第20-21页
     ·塔形方向滤波器组(PDFB)第21页
   ·基于CONTOURLET 变换的红外小目标检测算法第21-24页
     ·小目标检测算法第21-23页
     ·实验结果分析第23-24页
   ·基于NSCT 变换的红外小目标检测算法第24-28页
     ·无下采样Contourlet 变换(NSCT)第24-26页
     ·实验结果分析第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于CONTOURLET 变换和形态学的红外小目标检测第29-35页
   ·CONTOURLET 变换去噪算法第29-31页
     ·阈值去噪第29页
     ·尺度间相关去噪第29-31页
   ·数学形态学第31-32页
     ·腐蚀和膨胀第31页
     ·开运算和闭运算第31页
     ·Top-Hat 形态滤波第31-32页
   ·检测步骤第32页
   ·实验结果与分析第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 基于最小一乘与混沌粒子群的红外小目标检测第35-44页
   ·引言第35-36页
   ·混沌粒子群优化算法第36-38页
     ·基本粒子群算法(PSO)第36页
     ·PSO 早熟现象的判定第36-37页
     ·混沌搜索机制第37-38页
     ·混沌粒子群优化算法第38页
   ·最小一乘背景预测模型第38-40页
     ·空域背景预测的思想第38-39页
     ·最小一乘背景预测算法第39-40页
   ·二维TSALLIS-HAVRDA-CHARVAT 熵阈值分割与目标连续性检测第40-41页
     ·二维Tsallis-Havrda-Charvat 熵阈值分割第40页
     ·运动的连续性和一致性检测红外小目标第40-41页
   ·实验结果与分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第五章 基于最小二乘支持向量机与混沌粒子群的红外小目标检测第44-52页
   ·引言第44-45页
   ·最小二乘支持向量机的原理第45-46页
   ·时域背景预测第46-47页
     ·时域背景预测的基本思想第46-47页
     ·时域背景预测的最小二乘支持向量机第47页
   ·利用混沌粒子群算法优选核参数和惩罚系数第47-48页
   ·实验结果与分析第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第六章 基于独立分量分析和混沌粒子群的红外小目标检测第52-62页
   ·引言第52页
   ·独立分量分析算法第52-54页
     ·ICA 定义第52-53页
     ·独立性定义第53页
     ·ICA 和投影法第53-54页
   ·ICA 估计原理第54-58页
     ·非高斯的最大化第54-56页
     ·互信息的最小化第56-57页
     ·最大似然函数估计第57-58页
   ·红外小目标检测与背景分离第58-59页
     ·适应度函数的选取第58页
     ·初始化和约束条件的满足第58页
     ·算法实现的具体步骤第58-59页
   ·实验结果与分析第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第七章 总结与展望第62-65页
   ·本文的主要工作第62-63页
   ·进一步的研究工作第63-65页
参考文献第65-71页
致谢第71-72页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第72页

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