复杂环境下红外弱小目标检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·红外弱小目标检测国内外研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| ·红外弱小目标检测技术概述及相关概念 | 第11-12页 |
| ·红外弱小目标检测技术研究现状 | 第12-16页 |
| ·本论文主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文的主要创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 红外弱小目标检测中噪声及背景杂波特性分析 | 第19-27页 |
| ·红外热成像机理 | 第19页 |
| ·红外图像的数学模型 | 第19-20页 |
| ·噪声的红外特性分析 | 第20-21页 |
| ·红外弱小目标检测的背景分析 | 第21-26页 |
| ·红外背景的物理特性分析 | 第22-23页 |
| ·红外背景杂波量化方法 | 第23-26页 |
| ·红外弱小目标特性分析 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 复杂背景下的红外背景抑制技术 | 第27-49页 |
| ·传统背景抑制技术 | 第27-36页 |
| ·基于高通滤波的背景抑制技术 | 第27-29页 |
| ·基于数学形态学的背景抑制技术 | 第29-32页 |
| ·基于背景预测的背景抑制技术 | 第32-36页 |
| ·基于自适应侧抑制网络的背景抑制技术 | 第36-43页 |
| ·侧抑制网络的生理基础 | 第37页 |
| ·侧抑制网络的数学模型 | 第37-39页 |
| ·自适应侧抑制网络系数的确定 | 第39-42页 |
| ·基于自适应侧抑制网络的红外背景抑制方法实现流程 | 第42-43页 |
| ·算法的性能分析与实验验证 | 第43-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 高信噪比下红外序列图像中弱小目标检测 | 第49-56页 |
| ·高信噪比下的红外目标检测思想 | 第49页 |
| ·复杂背景下红外弱小目标检测中图像分割方法 | 第49-52页 |
| ·基于恒虚警率门限的图像分割方法 | 第49-51页 |
| ·基于绝对对比度的图像分割方法 | 第51-52页 |
| ·实验的算法流程 | 第52-54页 |
| ·算法检测性能分析 | 第54-55页 |
| ·红外目标单帧检测性能分析 | 第54页 |
| ·红外目标多帧检测性能分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 低信噪比下的红外弱小目标检测技术 | 第56-67页 |
| ·低信噪比下的红外弱小目标检测的处理思想 | 第56-57页 |
| ·动态规划的一般理论 | 第57-59页 |
| ·基于动态规划的红外弱小目标检测 | 第59-62页 |
| ·红外弱小目标检测中所用到的动态规划理论 | 第59-60页 |
| ·动态规划算法流程 | 第60-62页 |
| ·仿真实验及分析 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文工作总结 | 第67-68页 |
| ·未来工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第74-75页 |
