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天光背景弱小目标探测与识别技术

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·课题来源第8页
   ·课题研究的目的和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·研究内容第10-12页
第二章 图像噪声、杂波抑制技术研究第12-26页
   ·引言第12页
   ·噪声、杂波特性分析第12-16页
     ·噪声特性第13-15页
     ·杂波特性第15-16页
   ·灰度形态学滤波第16-18页
     ·灰度形态滤波基本理论第17页
     ·形态滤波器对比及分析第17-18页
   ·高阶相关法概述第18-19页
   ·改进噪声、杂波抑制算法第19-22页
     ·改进灰度形态带通算法第19-20页
     ·基于连续三帧相关性滤波第20-21页
     ·滤波管道的构建第21页
     ·改进后算法步骤第21-22页
   ·试验结果与分析第22-25页
 本章小结第25-26页
第三章 天光背景弱小目标图像增强算法研究第26-41页
   ·引言第26页
   ·天光背景的亮度第26-28页
     ·天空背景亮度辐射分布第27页
     ·天空亮度分布表达式第27-28页
   ·强光背景下弱小目标成像特性分析第28-29页
   ·基于归一化不完全Beta 函数的非线性增强第29-35页
     ·归一化不完全Beta 函数分析第29-30页
     ·原图分类及参数初值选取第30-31页
     ·模拟退火算法第31-32页
     ·算法步骤及改进算法步骤第32-33页
     ·试验结果与分析第33-35页
   ·分段线性增强第35-37页
     ·分段线性变换第35-36页
     ·阈值T 的计算第36-37页
     ·试验结果与分析第37页
   ·基于连续三帧图像流处理第37-40页
     ·多帧图像累加分析第38-39页
     ·试验结果与分析第39-40页
 本章小结第40-41页
第四章 弱小目标图像分割技术研究第41-50页
   ·引言第41页
   ·天光背景下弱小目标成像描述第41-42页
   ·分割算法总体思路第42页
   ·基于灰度阈值的一级分割第42-45页
     ·恒虚警法分割第43页
     ·基于高斯分布的最小误差法分割第43-45页
   ·基于区域连通性的二级分割第45-48页
     ·基于区域生长和重构的投影分割第46-47页
     ·改进算法步骤第47-48页
   ·试验结果与分析第48-49页
 本章小结第49-50页
第五章 弱小目标检测算法研究第50-62页
   ·引言第50页
   ·动态规划算法第50-51页
   ·动态规划的数学方程第51-53页
     ·运动更新方程第51页
     ·状态更新第51-52页
     ·最大化过程第52页
     ·门限化过程第52页
     ·向后检测法第52-53页
   ·动态规划应用于弱小目标检测第53页
   ·改进动态规划算法第53-55页
     ·方向加权约束第53-54页
     ·基于连续三帧相关性滤波和管道流水线处理第54-55页
   ·弱小目标探测算法仿真平台第55-58页
     ·编程工具简介第55页
     ·TgtDRT 系统特点与功能第55-56页
     ·基于TgtDRT 系统单元技术开发第56-57页
     ·弱小目标探测算法流程第57-58页
   ·系统硬件设计思路第58-60页
   ·试验结果与分析第60-61页
 本章小结第61-62页
第六章 结论第62-64页
   ·主要工作内容第62-63页
   ·需进一步研究和注意的问题第63-64页
参考文献第64-68页
在学期间取得的成果第68-69页
致谢第69-70页

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