红外目标检测
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 小波发展概述 | 第7-8页 |
| 1．3 数学形态学发展概述 | 第8-9页 |
| 1．4 本文的工作 | 第9-11页 |
| 第二章 小波理论 | 第11-26页 |
| 2．1 一维小波变换 | 第11-12页 |
| 2．2 多分辨分析 | 第12-16页 |
| 2．2．1 尺度函数 | 第12页 |
| 2．2．2 多分辨分析 | 第12-14页 |
| 2．2．3 小波函数与小波空间 | 第14-15页 |
| 2．2．4 正交小波变换与多分辨分析 | 第15-16页 |
| 2．2．5 二尺度方程及滤波器组 | 第16页 |
| 2．3 Mallat算法 | 第16-19页 |
| 2．4 离散序列的小波分解与重构 | 第19-21页 |
| 2．5 二维小波变换 | 第21-23页 |
| 2．6 数字图像的二维正交小波变换 | 第23-26页 |
| 第三章 基于小波去噪的红外小目标检测 | 第26-37页 |
| 3．1 软阈值去噪原理 | 第26-27页 |
| 3．2 基于软阈值去噪的红外小目标检测 | 第27-32页 |
| 3．2．1 红外小目标场景图像模型 | 第27-28页 |
| 3．2．2 峰值检测算法 | 第28页 |
| 3．2．3 实验结果 | 第28-32页 |
| 3．2．4 结论 | 第32页 |
| 3．3 小波相关去噪的原理 | 第32页 |
| 3．4 基于小波相关去噪的红外图像小目标检测方法 | 第32-36页 |
| 3．4．1 具体的检测算法 | 第32-34页 |
| 3．4．2 仿真结果 | 第34-35页 |
| 3．4．3 结论 | 第35-36页 |
| 3．5 总结 | 第36-37页 |
| 第四章 数学形态学理论 | 第37-49页 |
| 4．1 二值腐蚀和膨胀 | 第37-39页 |
| 4．1．1 腐蚀 | 第37-38页 |
| 4．1．2 膨胀 | 第38-39页 |
| 4．2 二值开运算和闭运算 | 第39-40页 |
| 4．2．1 开运算 | 第39-40页 |
| 4．2．2 闭运算 | 第40页 |
| 4．3 灰值形态学的预备数学知识 | 第40-42页 |
| 4．4 灰值腐蚀和膨胀 | 第42-45页 |
| 4．4．1 灰值腐蚀 | 第42-44页 |
| 4．4．2 灰值膨胀 | 第44-45页 |
| 4．4．3 扁平结构元素 | 第45页 |
| 4．5 灰值开闭运算 | 第45-46页 |
| 4．6 图像的数字灰值形态学 | 第46-49页 |
| 第五章 基于数学形态学的红外小目标检测 | 第49-62页 |
| 5．1 背景抑制 | 第49-50页 |
| 5．1．1 时域中值滤波器算法 | 第49-50页 |
| 5．1．2 最小平方中值滤波器算法 | 第50页 |
| 5．1．3 数学形态学的算法 | 第50页 |
| 5．2 仿真结果 | 第50-61页 |
| 5．3 结论 | 第61-62页 |
| 结束语 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在读期间的研究成果 | 第69页 |
