| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景及研究目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第9-17页 |
| ·红外小目标检测及跟踪技术概述 | 第9-10页 |
| ·红外小目标检测及跟踪技术现状分析 | 第10-14页 |
| ·算法的硬件平台 | 第14-17页 |
| ·主要研究内容及论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 红外小目标检测与跟踪算法分析 | 第18-36页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·红外小目标的特性和模型 | 第18-20页 |
| ·图像预处理 | 第20-26页 |
| ·高斯滤波 | 第20-21页 |
| ·均值滤波 | 第21页 |
| ·并行中值滤波 | 第21-23页 |
| ·形态学开运算滤波 | 第23-24页 |
| ·Top-hat 形态学滤波 | 第24页 |
| ·软件仿真及结果分析 | 第24-26页 |
| ·小目标检测 | 第26-30页 |
| ·阈值分割及仿真实现 | 第26-27页 |
| ·Blob 连通域分析及仿真实现 | 第27-30页 |
| ·小目标跟踪 | 第30-35页 |
| ·目标模型的建立 | 第31-32页 |
| ·Kalman 滤波及仿真实现 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于DSP Builder 的硬件算法实现 | 第36-55页 |
| ·概述 | 第36页 |
| ·DSP Builder 开发方法 | 第36-39页 |
| ·图像预处理及阈值分割算法实现 | 第39-44页 |
| ·并行中值滤波算法实现 | 第39-42页 |
| ·形态学开运算算法实现 | 第42-43页 |
| ·阈值分割算法实现及坐标计算 | 第43-44页 |
| ·目标跟踪算法实现 | 第44-54页 |
| ·参数计算 | 第45-47页 |
| ·增益计算回路的实现 | 第47-52页 |
| ·估值计算回路的实现 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于SOPC 的系统设计 | 第55-71页 |
| ·系统总体结构 | 第55-56页 |
| ·开发平台的选择 | 第56-57页 |
| ·SOPC 开发工具 | 第57-61页 |
| ·Quartus II 集成开发环境 | 第58-59页 |
| ·SOPC Builder 开发工具 | 第59-60页 |
| ·Nios II IDE 软件开发平台 | 第60-61页 |
| ·SOPC 系统的硬件组成 | 第61-67页 |
| ·方案设计 | 第61-62页 |
| ·系统建立过程 | 第62-65页 |
| ·系统硬件组成 | 第65-67页 |
| ·Nios II 应用程序开发 | 第67-70页 |
| ·设计流程 | 第67-68页 |
| ·Blob 算法实现 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 实验验证与结果分析 | 第71-84页 |
| ·图像源的选取 | 第71-74页 |
| ·MSX 合成图像序列 | 第71-72页 |
| ·Vega 仿真图像序列 | 第72-74页 |
| ·实验验证方案 | 第74-75页 |
| ·小目标检测系统仿真实验 | 第75-79页 |
| ·仿真实验 | 第75-78页 |
| ·结果分析 | 第78-79页 |
| ·小目标跟踪系统仿真实验 | 第79-83页 |
| ·仿真实验 | 第79-82页 |
| ·结果分析 | 第82-83页 |
| ·系统性能分析 | 第83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-92页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94页 |