复杂背景下的弱小目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外弱小目标检测技术的研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-13页 |
| 第二章 包含弱小目标的红外图像分析 | 第13-19页 |
| ·红外图像模型或数学描述 | 第13页 |
| ·各个组成部分特性分析 | 第13-17页 |
| ·弱小目标分析 | 第13-15页 |
| ·红外图像背景分析 | 第15-16页 |
| ·红外图像噪声分析 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 红外图像预处理 | 第19-43页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·图像噪声平滑 | 第19-26页 |
| ·空间噪声平滑滤波器 | 第19-22页 |
| ·变换域噪声平滑 | 第22-26页 |
| ·图像背景抑制 | 第26-36页 |
| ·高通滤波 | 第27-29页 |
| ·数学形态学滤波 | 第29-33页 |
| ·最大中值滤波 | 第33-34页 |
| ·性能比较 | 第34-36页 |
| ·图像分割 | 第36-41页 |
| ·双峰法 | 第36-37页 |
| ·最大类间方差法 | 第37-38页 |
| ·迭代法 | 第38-39页 |
| ·自适应阈值分割 | 第39-40页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 红外弱小目标检测 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于奇异值分解的背景抑制 | 第43-48页 |
| ·奇异值分解与图像重构 | 第44-46页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第46-48页 |
| ·基于改进的双边滤波的背景抑制 | 第48-51页 |
| ·双边滤波原理 | 第48-49页 |
| ·基于局部梯度标准差判定的双边滤波改进 | 第49-50页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第50-51页 |
| ·SVD与MBF的性能比较 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 序列图像目标运动连续性检测 | 第55-59页 |
| ·序列运动检测原理 | 第55-56页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| ·本文工作的总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 研究成果 | 第67页 |
