低信噪比红外图像弱小目标检测研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·红外弱小目标检测背景及意义 | 第11-12页 |
| ·红外弱小目标检测的研究现状 | 第12-16页 |
| ·基于单帧图像的目标检测方法 | 第12-15页 |
| ·基于序列图像的目标检测 | 第15-16页 |
| ·本文的主要创新点和内容安排 | 第16-19页 |
| ·本文的主要创新点 | 第16-18页 |
| ·本文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 低信噪比红外弱小目标图像预处理算法研究 | 第19-30页 |
| ·红外图像特性分析 | 第19-22页 |
| ·红外弱小目标的成像特性分析 | 第19-20页 |
| ·红外图像背景特性分析 | 第20-21页 |
| ·红外图像中噪声的特性分析 | 第21-22页 |
| ·常用的红外弱小目标图像预处理算法 | 第22-24页 |
| ·直方图均衡化算法 | 第22-23页 |
| ·差分法 | 第23页 |
| ·匹配滤波器 | 第23-24页 |
| ·匹配滤波器的优化设计 | 第24-27页 |
| ·图像预处理算法性能分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 单帧红外图像弱小目标检测 | 第30-52页 |
| ·红外弱小目标检测数学模型 | 第30-32页 |
| ·常用的背景抑制算法 | 第32-39页 |
| ·空间域处理方法 | 第32-38页 |
| ·频域处理方法 | 第38-39页 |
| ·基于形态学滤波的弱小目标检测算法 | 第39-44页 |
| ·数学形态学 | 第40页 |
| ·二值数学形态学 | 第40-42页 |
| ·灰值数学形态学 | 第42-43页 |
| ·Top-Hat形态学算子 | 第43-44页 |
| ·修正的Top-Hat形态学 | 第44页 |
| ·改进的形态学滤波及其在弱小目标检测中的应用 | 第44-46页 |
| ·目标检测算法性能分析 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 序列红外图像弱小目标检测 | 第52-74页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·基于多假设跟踪的弱小目标检测算法研究 | 第53-59页 |
| ·多假设跟踪算法的基本思想 | 第53-56页 |
| ·多假设跟踪算法的基本步骤 | 第56-58页 |
| ·多假设跟踪算法性能分析 | 第58-59页 |
| ·改进的结构化分支多假设跟踪算法 | 第59-70页 |
| ·结构化分支多假设跟踪算法的基本思想 | 第60-61页 |
| ·改进的结构化分支多假设跟踪算法描述 | 第61-70页 |
| ·改进的结构化分支多假设跟踪算法性能分析 | 第70页 |
| ·序列检测算法仿真与分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-77页 |
| ·全文工作总结 | 第74-75页 |
| ·未来工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第86页 |
| 作者攻读硕士学位期间申请的专利 | 第86页 |
| 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第86页 |
