| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·图像预处理与自动目标识别研究现状 | 第12-17页 |
| ·图像去噪方法 | 第12-13页 |
| ·图像分割方法 | 第13-15页 |
| ·自动目标识别 | 第15-17页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 红外图像噪声分析与抑制 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·红外图像的噪声特点 | 第19-21页 |
| ·极值-多级中值滤波去噪 | 第21-25页 |
| ·多级中值滤波 | 第21-22页 |
| ·极值-多级中值滤波 | 第22-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-25页 |
| ·基于 NSCT 变换的红外图像去噪 | 第25-33页 |
| ·非下采样 Contourlet(NSCT)变换 | 第26-28页 |
| ·基于 NSCT 变换的红外图像自适应阈值去噪 | 第28-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于 OTSU 及粒子群优化的红外图像分割 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于 OTSU 的图像分割方法 | 第34-42页 |
| ·一维 OTSU 方法 | 第34-35页 |
| ·二维 OTSU 方法 | 第35-37页 |
| ·聚类约束的 OTSU 阈值分割方法 | 第37-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·粒子群算法及其改进 | 第42-47页 |
| ·标准粒子群算法 | 第43-44页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·粒子群优化的聚类约束 OTSU 分割方法 | 第47-49页 |
| ·聚类约束 OTSU 算法的 PSO 优化 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于 Radon-Fourier 描述子空中目标识别方法 | 第50-65页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·基于 Radon 变换的多尺度不变特征 | 第50-56页 |
| ·Radon 变换的定义及性质 | 第51-53页 |
| ·多尺度不变特征及性质 | 第53-56页 |
| ·傅立叶描述子 | 第56-57页 |
| ·基于 Radon-Fourier 描述子的目标识别方法 | 第57-64页 |
| ·Radon-Fourier 描述子 | 第58-59页 |
| ·目标识别方法 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 结束语 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73页 |
