| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的国内外研究概况 | 第11-15页 |
| ·红外图像增强 | 第11-12页 |
| ·红外图像分割 | 第12-13页 |
| ·红外目标跟踪 | 第13-15页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第15-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第15页 |
| ·本文的主要创新点 | 第15-17页 |
| 第二章 基于平稳小波变换和多尺度Retinex 的红外图像增强 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基于平稳小波变换和Retinex 的红外图像增强方法 | 第17-21页 |
| ·低频子带图像的增强 | 第18-19页 |
| ·高频子带图像的增强 | 第19-21页 |
| ·对比度增强算法步骤 | 第21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于无下采样Contourlet 变换和模糊逻辑的红外图像增强 | 第24-31页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·NSCT 概述 | 第24-25页 |
| ·基于NSCT 和模糊逻辑的红外图像增强方法 | 第25-28页 |
| ·低通子带系数的模糊增强 | 第26-27页 |
| ·带通方向子带系数的非线性增强 | 第27-28页 |
| ·对比度增强算法步骤 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于类内绝对差和混沌粒子群优化的红外图像分割 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于类内绝对差和背景与目标面积差的阈值选取 | 第31-34页 |
| ·一维阈值选取方法 | 第31-32页 |
| ·二维阈值选取方法 | 第32-34页 |
| ·二维阈值选取的混沌小生境粒子群优化算法 | 第34-36页 |
| ·基本粒子群算法 | 第34-35页 |
| ·基于混沌变异的小生境粒子群算法 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于SIFT 变换和RANSAC 的红外目标跟踪 | 第39-46页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于SIFT 变换的特征提取 | 第39-41页 |
| ·算法原理及实现步骤 | 第41-44页 |
| ·剔除误匹配点 | 第41-42页 |
| ·模型拟合 | 第42-43页 |
| ·跟踪算法步骤 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 基于均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·均值漂移跟踪算法 | 第47-48页 |
| ·目标的灰度分布描述 | 第47页 |
| ·相似性度量 | 第47-48页 |
| ·目标定位 | 第48页 |
| ·粒子滤波理论 | 第48-51页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第48-49页 |
| ·序列重要性采样 | 第49-51页 |
| ·结合均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪方法 | 第51-52页 |
| ·红外目标跟踪的状态转移模型和观测模型 | 第51-52页 |
| ·算法的具体实现步骤 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第七章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·本文的主要工作 | 第55-56页 |
| ·进一步的研究工作及展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |
