云背景下红外弱小目标检测算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·红外弱小目标检测研究意义 | 第8-9页 |
| ·红外弱小目标检测技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 红外图像特性分析 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·红外弱小目标相关概念 | 第13-15页 |
| ·“小”的概念 | 第13-14页 |
| ·“弱”的概念 | 第14-15页 |
| ·红外图像特性研究与红外图像模型 | 第15-21页 |
| ·红外图像目标、背景及噪声分析 | 第15-17页 |
| ·小目标特征分析 | 第15页 |
| ·背景特征分析 | 第15-16页 |
| ·噪声特性分析 | 第16-17页 |
| ·实际红外图像分析 | 第17-21页 |
| ·红外图像模型 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于背景抑制的单帧小目标检测算法 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·背景抑制的基本方法 | 第23-24页 |
| ·两种常用的背景抑制算法 | 第24-27页 |
| ·空域高通滤波 | 第24-25页 |
| ·最大中值滤波 | 第25-27页 |
| ·自适应阈值分割目标 | 第27-29页 |
| ·图像分割 | 第27-28页 |
| ·自适应阈值分割 | 第28-29页 |
| ·仿真结果与分析 | 第29-32页 |
| ·仿真结果 | 第29页 |
| ·背景抑制能力分析 | 第29-32页 |
| ·结论引发思考 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于多结构元素形态学小目标检测算法 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·灰度形态滤波理论 | 第33-36页 |
| ·结构元素 | 第36-37页 |
| ·结构元素大小的选取 | 第37页 |
| ·结构元素形状的选取 | 第37页 |
| ·单一结构元素形态学背景抑制效果分析 | 第37-39页 |
| ·针对云层边缘形状构造线性多结构元素 | 第39-40页 |
| ·云层边缘形状分析 | 第39页 |
| ·多结构元素的构造 | 第39-40页 |
| ·基于多结构元素小目标检测算法 | 第40-41页 |
| ·仿真实验结果与分析性 | 第41-48页 |
| ·仿真实验结果 | 第41-45页 |
| ·算法背景抑制与检测性能分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于管道滤波法的图像序列检测 | 第49-55页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·红外序列图像中弱小目标检测的基本方法 | 第49-54页 |
| ·邻域判决法 | 第49-51页 |
| ·图像流法 | 第51-52页 |
| ·移动式加权管道滤波 | 第52-54页 |
| ·检测结果及分析 | 第54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结束语 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·课题展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 研究成果 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-69页 |
