| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于仿生机制的视觉计算模型研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 仿生机制视觉理论 | 第13页 |
| 1.2.2 视觉计算模型的应用与现状 | 第13-18页 |
| 1.2.3 红外图像视觉计算模型面临的问题 | 第18页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第18-21页 |
| 2 基于分层和元胞自动机的红外图像增强 | 第21-40页 |
| 2.1 基于分层的红外图像增强 | 第21-26页 |
| 2.1.1 图像结构层 | 第22-24页 |
| 2.1.2 图像纹理层 | 第24-25页 |
| 2.1.3 基于结构约束的图像层整合 | 第25-26页 |
| 2.2 基于元胞自动机的红外图像增强 | 第26-29页 |
| 2.2.1 梯度分布先验知识 | 第27-28页 |
| 2.2.2 梯度分布残差先验知识 | 第28页 |
| 2.2.3 迭代准则 | 第28-29页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第29-39页 |
| 2.3.1 基于分层的红外图像增强 | 第29-34页 |
| 2.3.1.1 定性评价 | 第29-33页 |
| 2.3.1.2 定量评价 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基于元胞自动机的红外图像增强 | 第34-39页 |
| 2.3.2.1 定性评价 | 第34-37页 |
| 2.3.2.2 定量评价 | 第37-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于布尔图的显著性检测 | 第40-77页 |
| 3.1 基于布尔图和前景图的显著性检测 | 第41-48页 |
| 3.1.1 基于多通道传播的布尔显著图 | 第43-45页 |
| 3.1.2 基于前景种子点的前景显著图 | 第45-47页 |
| 3.1.3 动态贝叶斯整合 | 第47-48页 |
| 3.2 基于图论布尔图的显著性检测 | 第48-53页 |
| 3.2.1 布尔图及布尔显著性检测 | 第50-51页 |
| 3.2.2 图论多尺度信息传播 | 第51-53页 |
| 3.2.3 信息整合 | 第53页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第53-75页 |
| 3.3.1 基于布尔图和前景图的显著性检测 | 第55-65页 |
| 3.3.1.1 定性评价 | 第55-61页 |
| 3.3.1.2 定量评价 | 第61-65页 |
| 3.3.2 基于图论布尔图的显著性检测 | 第65-75页 |
| 3.3.2.1 定性评价 | 第65-70页 |
| 3.3.2.2 定量评价 | 第70-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 4 基于LARK特征的红外目标识别 | 第77-101页 |
| 4.1 基于局部和全局LARK特征的红外目标识别 | 第78-82页 |
| 4.1.1 基于协方差和LARK的局部SLARK特征 | 第79-80页 |
| 4.1.2 基于热方程的全局扩散 | 第80-81页 |
| 4.1.3 度量准则及目标识别 | 第81-82页 |
| 4.2 基于LARK特征和布尔图相结合的红外目标识别 | 第82-85页 |
| 4.2.1 局部LARK特征图 | 第83页 |
| 4.2.2 布尔图表示 | 第83-84页 |
| 4.2.3 目标位置估计 | 第84-85页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第85-100页 |
| 4.3.1 基于局部和全局LARK的红外目标识别 | 第86-93页 |
| 4.3.1.1 定性评价 | 第87-91页 |
| 4.3.1.2 定量评价 | 第91-93页 |
| 4.3.2 基于LARK特征和布尔图的红外目标识别 | 第93-100页 |
| 4.3.2.1 定性评价 | 第93-97页 |
| 4.3.2.2 定量评价 | 第97-100页 |
| 4.4 本章小结 | 第100-101页 |
| 5 基于转换自相似的红外图像超分辨率重建 | 第101-113页 |
| 5.1 红外图像超分辨率重建框架 | 第102-104页 |
| 5.1.1 外观特征代价函数 | 第102-103页 |
| 5.1.2 区域协方差代价函数 | 第103页 |
| 5.1.3 稠密残差代价函数 | 第103-104页 |
| 5.1.4 尺度代价函数 | 第104页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第104-111页 |
| 5.2.1 定性评价 | 第105-109页 |
| 5.2.2 定量评价 | 第109-111页 |
| 5.3 本章小结 | 第111-113页 |
| 6 总结与展望 | 第113-115页 |
| 6.1 论文主要工作及创新点 | 第113页 |
| 6.2 后期工作展望 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-127页 |
| 附录 | 第127-128页 |
