复杂云层背景下红外小目标检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·小目标检测技术的研究背景及现状 | 第11-15页 |
| ·红外小目标检测系统的原理 | 第15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 红外小目标图像特征分析 | 第17-29页 |
| ·红外小目标相关概念 | 第17-19页 |
| ·红外图像数学模型的建立 | 第19-20页 |
| ·红外图像小目标及背景分析 | 第20-21页 |
| ·红外图像噪声分析 | 第21-28页 |
| ·约翰逊噪声 | 第22-23页 |
| ·散粒噪声 | 第23-25页 |
| ·其它噪声 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 红外小目标预处理算法研究 | 第29-43页 |
| ·中值滤波 | 第29-31页 |
| ·高通滤波法 | 第31-32页 |
| ·数学形态学滤波 | 第32-35页 |
| ·局部背景预测 | 第35-38页 |
| ·图像预处理算法性能分析 | 第38-42页 |
| ·图像预处理技术主要性能指标 | 第38-39页 |
| ·图像预处理性能分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 红外图像小目标检测算法研究 | 第43-57页 |
| ·阈值检测算法及其实现 | 第43-50页 |
| ·阈闭值的确定方法 | 第44-47页 |
| ·常用阈值分割检测算法的实现 | 第47-50页 |
| ·基于局部熵的小目标检测算法及其实现 | 第50-54页 |
| ·图像的局部熵及其检测原理 | 第51-52页 |
| ·图像熵值检测算法的实现 | 第52-54页 |
| ·基于图像灰度梯度检测算法及其实现 | 第54-55页 |
| ·图像灰度梯度目标检测原理 | 第54页 |
| ·图像灰度梯度目标检测算法的实现 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 基于连通环的红外图像小目标检测方法 | 第57-66页 |
| ·实际红外图像的进一步分析 | 第57-59页 |
| ·红外小目标图像的形态梯度 | 第59-61页 |
| ·算法实现 | 第61-63页 |
| ·连通环的确定 | 第61-62页 |
| ·区域生长与合并 | 第62-63页 |
| ·算法性能分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
