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背景杂波对红外成像系统目标获取性能的影响

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-9页
第一章 绪论第9-15页
 1.1 研究背景和意义第9-10页
 1.2 国内外发展状况第10-13页
  1.2.1 基于人跟视觉的红外成像系统性能模型第10-12页
  1.2.2 基于机器视觉的红外成像系统性能模型第12-13页
 1.3 本文的研究内容第13-15页
  1.3.1 课题来源第13页
  1.3.2 研究内容第13页
  1.3.3 内容结构第13-14页
  1.3.4 主要特点第14-15页
第二章 红外背景杂波的量化描述第15-39页
 2.1 基本概念第15-17页
  2.1.1 红外背景杂波的基本概念第15-16页
  2.1.2 量化描述背景杂波的意义第16页
  2.1.3 杂波量化尺度的基本要求第16-17页
  2.1.4 杂波量化尺度验证的一般过程第17页
 2.2 背景杂波量化尺度的引入第17-19页
  2.2.1 统计方差(SV)尺度的基本概念第18页
  2.2.2 SV尺度对经典NVESD模型的修正第18页
  2.2.3 SV尺度的优缺点第18-19页
 2.3 背景杂波量化尺度的分类第19-20页
  2.3.1 人眼视觉的基本特性第19-20页
  2.3.2 背景杂波量化尺度的分类第20页
 2.4 与目标特性无关的整体背景杂波尺度第20-23页
  2.4.1 基于灰度级图像的整体杂波尺度第21-22页
  2.4.2 基于边缘滤波图像的整体杂波尺度第22-23页
 2.5 与目标特性无关整体背景杂波尺度的分析比较第23-27页
  2.5.1 基于NVESD合成图像数据库的验证分析第24-25页
  2.5.2 基于休斯飞机公司图像数据库的验证分析第25-27页
 2.6 依赖于目标特性的整体背景杂波尺度第27-30页
 2.7局部背景杂波衡量尺度—目标的局部对比度第30-34页
  2.7.1 目标复杂性TC第31-32页
  2.7.2 DOLYE尺度第32-34页
 2.8 基于机器视觉的背景杂波量化尺度—PSD模型第34-37页
  2.8.1 视器视觉中红外背景杂波量化基本原理第34页
  2.8.2 机器视觉中红外背景杂波量化技术分析第34-37页
  2.8.3 结论第37页
 2.9 本章小结第37-39页
第三章 背景杂波对经典人眼目标获取性能模型的修正第39-60页
 3.1 引言第39-40页
 3.2 目标获取中的基本概念第40-41页
 3.3 NVESD目标获取性能模型第41-50页
  3.3.1 NVESD模型的基本发展过程第41-43页
  3.3.2 NVESD模型中的一些基本概念第43-46页
  3.3.3 静态性能模型第46-48页
  3.3.4 动态搜索性能模型第48-50页
 3.4 NVESD目标获取模型的改进第50-54页
  3.4.1 目标背景特性对NVESD目标获取性能的已有修正方法第51-52页
  3.4.2 背景杂波对NVESD目标获取性能的修正新方法第52-54页
 3.5 仿真计算结果与分析第54-60页
  3.5.1 仿真结果第55-58页
  3.5.2 仿真结果分析第58-60页
第四章 背景杂波对机器视觉成像系统探测性能的修正第60-68页
 4.1 引言第60-61页
 4.2 机器视觉红外成像系统的基本组成第61-64页
  4.2.1 基于机器视觉的红外成像系统性能评估模型框架第61页
  4.2.2 基本思想第61-62页
  4.2.3 目标与背景杂波量化模型第62页
  4.2.4 图像处理算法模块第62-64页
 4.3 包含背景杂波效应的的目标探测性能模型第64-67页
  4.3.1 探测性能模型的数学建模第64-65页
  4.3.2 具体系统的信号干扰比数学模型第65-66页
  4.3.3 计算实例第66-67页
 4.4 本章小结第67-68页
第五章 结束语第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-76页
在读期间的研究成果第76-77页
附录A:以色列图像数据库第77-79页
附录B:休斯飞机公司图像数据库第79-81页

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