| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第7-10页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第8-9页 |
| 1.2.3 红外目标检测技术的应用 | 第9-10页 |
| 1.3 红外小目标检测难点 | 第10页 |
| 1.4 红外小目标检测主要技术 | 第10-13页 |
| 1.4.1 红外小目标检测方法 | 第11-12页 |
| 1.4.2 红外小目标检测方法总结 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.6 本章总结 | 第13-15页 |
| 第二章 红外图像分析与检测处理 | 第15-24页 |
| 2.1 红外成像原理及图像特征 | 第15-17页 |
| 2.1.1 红外成像原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 红外图像特征 | 第16-17页 |
| 2.2 红外图像小目标特性分析 | 第17-20页 |
| 2.2.1 小目标特征分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 小目标背景分析 | 第19页 |
| 2.2.3 小目标噪声分析 | 第19-20页 |
| 2.3 检测处理与方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 最大类间方差法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Fisher分割检测法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章总结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像小波分析 | 第24-36页 |
| 3.1 小波变换理论基础 | 第24-27页 |
| 3.1.1 傅里叶变换 | 第24-25页 |
| 3.1.2 小波变换 | 第25-26页 |
| 3.1.3 多分辨率分析 | 第26-27页 |
| 3.2 数字图像的小波变换与多分辨率分析方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 数字图像小波变换及Mallat算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 小波基的选择 | 第30-31页 |
| 3.3 基于小波变换的数字图像处理 | 第31-34页 |
| 3.3.1 基于小波的红外图像去噪 | 第32-34页 |
| 3.4 本章总结 | 第34-36页 |
| 第四章 提升小波变换与移动式管道红外小目标检测算法 | 第36-60页 |
| 4.1 算法各部分分析 | 第36-53页 |
| 4.1.1 提升小波处理部分 | 第36-40页 |
| 4.1.2 形态学处理部分 | 第40-44页 |
| 4.1.3 移动式管道处理部分 | 第44-47页 |
| 4.1.4 目标特性获得与检测坐标修正 | 第47-53页 |
| 4.2 算法总结及实验结果 | 第53-57页 |
| 4.3 本章总结 | 第57-60页 |
| 第五章 红外小目标检测系统实现 | 第60-68页 |
| 5.1 实现基础 | 第60-64页 |
| 5.1.1 TMS320DM6446部分 | 第60-62页 |
| 5.1.2 图像数据传输部分 | 第62-64页 |
| 5.2 红外小目标检测系统设计 | 第64-65页 |
| 5.3 实现结果 | 第65-67页 |
| 5.4 本章总结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-73页 |