红外与微光双谱夜视图像目标检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·夜视图像目标检测的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·夜视成像技术的发展现状 | 第8页 |
| ·目标检测技术综述及研究现状 | 第8-11页 |
| ·图像预处理 | 第8-9页 |
| ·图像分割 | 第9页 |
| ·图像融合技术 | 第9-10页 |
| ·目标检测的研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 2 红外和微光夜视图像预处理 | 第12-33页 |
| ·成像特性和噪声分析 | 第12-13页 |
| ·红外图像特性及噪声分析 | 第12页 |
| ·微光图像成像特性及噪声分析 | 第12-13页 |
| ·常用的预处理算法 | 第13-16页 |
| ·直方图增强技术 | 第13-14页 |
| ·邻域平均法 | 第14-15页 |
| ·中值滤波 | 第15页 |
| ·频率域滤波算法 | 第15-16页 |
| ·红外图像预处理 | 第16-27页 |
| ·对比度混合增强 | 第16-21页 |
| ·基于小波变换的红外图像混合噪声去除 | 第21-27页 |
| ·微光图像预处理 | 第27-29页 |
| ·多帧累加平均去噪 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-29页 |
| ·基于时域和空域数据融合的微光图像增强去噪 | 第29-32页 |
| ·基于时域和空域数据融合增强去噪的原理 | 第29-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 图像分割与目标提取 | 第33-44页 |
| ·图像分割 | 第33页 |
| ·阈值分割法 | 第33-37页 |
| ·OTSU(最大类间方差法) | 第33-36页 |
| ·最大熵分割 | 第36-37页 |
| ·二维最大熵分割 | 第37-38页 |
| ·传统二维直方图 | 第37页 |
| ·二维最大熵分割 | 第37-38页 |
| ·改进的二维最大熵分割 | 第38-41页 |
| ·改进的二维直方图 | 第39页 |
| ·算法原理 | 第39-40页 |
| ·实验分析及结论 | 第40-41页 |
| ·目标提取 | 第41-43页 |
| ·形态学目标提取 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 多波段夜视图像目标检测 | 第44-51页 |
| ·图像配准 | 第44-45页 |
| ·基于多维特征矩阵与运算的特征级信息融合检测 | 第45-47页 |
| ·多维特征与运算 | 第45-46页 |
| ·基于信息融合的目标检测原理 | 第46-47页 |
| ·实验及分析 | 第47-50页 |
| ·搭建实验平台 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 全文总结与展望 | 第51-52页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·论文的不足及工作展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录 | 第56页 |
