基于成像制导状态的自适应IRFPA非均匀性校正技术研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章 绪论	第10-24页
·红外焦平面阵列	第10-11页
·红外焦平面阵列非均匀性校正技术现状	第11-17页
·非均匀性及其校正技术现状	第11-16页
·目前研究的主要问题	第16-17页
·论文的主要研究工作	第17-18页
本章参考文献	第18-24页
第二章 红外焦平面阵列非均匀性产生机理	第24-36页
·引言	第24页
·焦平面阵列非均匀性的表象	第24-25页
·非均匀性产生机理分析	第25-32页
·焦平面阵列探测单元的特性	第25-28页
·焦平面阵列非均匀性的产生机理	第28-32页
·非均匀性测试及校正性能评价	第32-33页
·本章小结	第33-34页
本章参考文献	第34-36页
第三章 基于二次曲线模型的卡尔曼滤波校正算法	第36-56页
·引言	第36-37页
·探测元的非线性响应模型	第37页
·基于卡尔曼滤波的非均匀性校正算法	第37-48页
·状态方程模型	第38-40页
·测量方程模型	第40-41页
·卡尔曼滤波器数学模型的推导	第41-48页
·算法实验结果及分析	第48-54页
·算法实现	第48-49页
·校正性能与帧块长度的关系	第49-50页
·校正性能与漂移参数的关系	第50-52页
·非线性模型和线性模型下的校正性能比较	第52-54页
·本章小结	第54页
本章参考文献	第54-56页
第四章 基于图像配准技术的非均匀性校正算法	第56-74页
·引言	第56-57页
·基于梯度法的配准算法	第57-59页
·算法描述	第57-58页
·算法配准能力分析	第58-59页
·基于图像配准技术的校正算法	第59-64页
·算法设计思想	第59-61页
·基于维纳滤波法的校正系数估计	第61-62页
·基于梯度法的校正系数估计	第62-64页
·算法实验结果及分析	第64-71页
·算法实现	第64页
·模拟数据仿真及结果分析	第64-69页
·实际红外图像处理及结果分析	第69-71页
·本章小结	第71页
本章参考文献	第71-74页
第五章 基于场景统计的非均匀性校正新算法	第74-89页
·引言	第74页
·典型的基于场景统计的校正算法	第74-79页
·Harris的校正算法	第75页
·Hayat的校正算法	第75-79页
·基于场景统计的非均匀性校正新算法	第79-82页
·基于局部恒定统计的增益和偏置估计	第79-81页
·基于全局恒定统计的增益和偏置估计	第81页
·适合于实际工程要求的简化校正算法	第81-82页
·算法实验结果及分析	第82-86页
·算法实现	第82-83页
·实验结果及分析	第83-86页
·本章小结	第86页
本章参考文献	第86-89页
第六章 基于空域处理的非均匀性校正算法	第89-112页
·引言	第89-90页
·基于小波变换的空间噪声频率特性分析	第90-93页
·基于均值与神经网络相结合的非均匀性校正算法	第93-100页
·引言	第93-94页
·传统的神经网络校正算法	第94-95页
·基于均值与神经网络相结合的非均匀性校正算法	第95-96页
·算法实验结果及分析	第96-100页
·基于递归最小二乘法的非均匀性校正算法	第100-109页
·引言	第100页
·固有条纹处理	第100-102页
·RLS滤波器描述	第102-103页
·自适应加权平均滤波器的设计	第103-104页
·算法实验结果及分析	第104-109页
·本章小结	第109页
本章参考文献	第109-112页
第七章 非均匀性校正算法实时实现处理系统	第112-119页
·系统功能和要求	第112页
·系统结构及工作原理	第112-117页
·系统结构	第112-113页
·系统工作原理	第113-117页
·实时处理图像效果	第117-118页
·本章小结	第118-119页
第八章 总结和展望	第119-122页
致谢	第122-123页
攻读博士期间的科研成果	第123-124页