| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 海面红外目标检测与跟踪的科研背景和实际意义 | 第10-11页 |
| 1.3 相关技术和国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 红外图像预处理算法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 红外小目标检测算法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 红外小目标跟踪算法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要创新之处和内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 海上红外小目标图像预处理算法 | 第16-35页 |
| 2.1 常见的红外小目标图像预处理方法 | 第17-26页 |
| 2.1.1 空间域滤波 | 第17-21页 |
| 2.1.2 频率域滤波 | 第21-23页 |
| 2.1.3 小波去噪 | 第23-26页 |
| 2.2 局部标准差滤波 | 第26-29页 |
| 2.2.1 传统局部标准差预处理算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 局部标准差的改进算法：方差加权局部信息熵滤波 | 第27-29页 |
| 2.3 性能分析 | 第29-31页 |
| 2.4 仿真验证 | 第31-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-35页 |
| 第三章 海天线检测算法 | 第35-47页 |
| 3.1 常见的海天线提取算法 | 第36-41页 |
| 3.1.1 基于行均值法的海天线提取算法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 基于直线拟合的海天线提取算法 | 第37-38页 |
| 3.1.3 基于小波变换的海天线提取算法 | 第38-39页 |
| 3.1.4 基于Radon变换的海天线提取算法 | 第39-41页 |
| 3.2 基于改进Hough变换的海天线提取算法 | 第41-43页 |
| 3.3 仿真验证 | 第43-46页 |
| 3.4 小结 | 第46-47页 |
| 第四章 海上红外小目标检测算法 | 第47-67页 |
| 4.1 小目标检测过程中的常用算法 | 第47-54页 |
| 4.1.1 “先检测后跟踪”目标检测算法举例 | 第48-52页 |
| 4.1.2 “先跟踪后检测”目标检测算法举例 | 第52-53页 |
| 4.1.3 两类检测算法比较 | 第53-54页 |
| 4.2 基于局部能量自适应阈值加管道滤波的检测技术 | 第54-59页 |
| 4.2.1 局部能量滤波基本思路 | 第54页 |
| 4.2.2 自适应行列阈值 | 第54-56页 |
| 4.2.3 管道滤波 | 第56-59页 |
| 4.3 性能分析 | 第59-62页 |
| 4.4 仿真验证 | 第62-66页 |
| 4.5 小结 | 第66-67页 |
| 第五章 海上小目标跟踪算法 | 第67-77页 |
| 5.1 序列图像中运动目标的常用跟踪方法 | 第67-71页 |
| 5.1.1 基于Mean shift目标跟踪算法示例 | 第68-70页 |
| 5.1.2 基于Kalman滤波的跟踪框架示例 | 第70-71页 |
| 5.2 融合两类跟踪框架优点的目标跟踪方法 | 第71-72页 |
| 5.3 方法实现及流程设计 | 第72-74页 |
| 5.4 仿真验证 | 第74-76页 |
| 5.5 小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 工作总结 | 第77-78页 |
| 6.2 今后研究方向 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
