弱小目标红外图像的盲元处理算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·红外成像技术概述 | 第7-8页 |
| ·红外成像系统概述 | 第8-10页 |
| ·数字图像处理技术在红外成像技术中的应用 | 第10-12页 |
| ·基于红外焦平面阵列的红外成像原理 | 第10-11页 |
| ·军用 IRFPA 成像系统输出红外图像的特点 | 第11页 |
| ·数字图像处理技术的应用 | 第11-12页 |
| ·盲点处理算法及其研究动态 | 第12-13页 |
| ·盲点处理的必要性 | 第12-13页 |
| ·盲点处理算法的研究现状 | 第13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 弱小目标红外图像特征分析 | 第15-27页 |
| ·红外成像系统的噪声 | 第15-18页 |
| ·红外图像的特征分析 | 第18-23页 |
| ·红外图像的基本特征 | 第19-23页 |
| ·基于天空背景的红外图像性质介绍 | 第23页 |
| ·盲元与弱小目标的特征分析 | 第23-26页 |
| ·盲元的产生机理 | 第24页 |
| ·盲元的定义 | 第24-25页 |
| ·红外图像中的盲元与弱小目标特征分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 盲元检测算法研究 | 第27-43页 |
| ·两种典型的盲元检测算法介绍 | 第27-30页 |
| ·窗口响应率检测算法[11] | 第27-28页 |
| ·自适应中值滤波检测算法[13,14] | 第28页 |
| ·仿真结果 | 第28-30页 |
| ·改进的基于“3σ”原则的盲元检测方法 | 第30-34页 |
| ·算法思想 | 第30页 |
| ·原算法介绍 | 第30-31页 |
| ·算法改进 | 第31-32页 |
| ·仿真结果 | 第32-34页 |
| ·基于数据聚合的盲点检测算法 | 第34-38页 |
| ·算法思想 | 第34页 |
| ·数据分析 | 第34-35页 |
| ·算法提出 | 第35-37页 |
| ·仿真结果 | 第37-38页 |
| ·二级梯度算法 | 第38-42页 |
| ·算法思想 | 第38页 |
| ·数据分析 | 第38-40页 |
| ·算法提出 | 第40页 |
| ·仿真结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 盲元补偿算法研究 | 第43-51页 |
| ·常用盲元补偿算法 | 第43-44页 |
| ·算术均值滤波器 | 第43页 |
| ·逆谐波均值滤波器 | 第43-44页 |
| ·中值滤波器 | 第44页 |
| ·含有梯度补偿的盲元补偿算法 | 第44-47页 |
| ·几何均值滤波器 | 第44-45页 |
| ·含有梯度补偿的盲元补偿算法 | 第45-47页 |
| ·仿真结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 盲元处理算法的系统集成 | 第51-59页 |
| ·红外弱小目标检测系统简介 | 第51-52页 |
| ·红外弱小目标检测系统的分类 | 第51页 |
| ·红外检测系统构成 | 第51-52页 |
| ·基于 DSP 的数字图像处理模块设计 | 第52-53页 |
| ·DSP 简介 | 第52-53页 |
| ·基于 DSP 的数字图像处理模块设计 | 第53页 |
| ·盲元处理算法的软件实现 | 第53-57页 |
| ·盲元标记矩阵的初始化 | 第53-55页 |
| ·盲元补偿 | 第55-56页 |
| ·盲元标记矩阵的更新 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 在读期间科研成果 | 第65-66页 |
