| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-23页 |
| 1.2.1 双波段红外探测技术的应用现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 多传感器融合检测技术的研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.3 红外弱小目标检测算法的研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3 本文研究内容与安排 | 第23-25页 |
| 第二章 双波段红外图像的目标特性分析 | 第25-33页 |
| 2.1 红外图像特征模型 | 第25-27页 |
| 2.2 双波段红外图像特征比较分析 | 第27-31页 |
| 2.2.1 图像的整体亮度及细节比较 | 第27-30页 |
| 2.2.2 图像目标背景灰度值对比分析 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于NSCT变换的图像融合算法 | 第33-49页 |
| 3.1 基于Contourlet变换的原理 | 第34-38页 |
| 3.2 NSCT变换原理 | 第38-43页 |
| 3.2.1 非下采样金字塔变换 | 第38-39页 |
| 3.2.2 非下采样方向滤波器组 | 第39-41页 |
| 3.2.3 NSCT对图像的分解与重构 | 第41-43页 |
| 3.3 基于NSCT变换的图像融合方法 | 第43-47页 |
| 3.3.1 融合过程及示意图 | 第43页 |
| 3.3.2 融合规则 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 NSCT-PCNN与Canny结合的面目标融合检测算法 | 第49-65页 |
| 4.1 PCNN的基本原理 | 第49-52页 |
| 4.2 NSCT-PCNN与Canny算子结合的融合检测算法 | 第52-60页 |
| 4.2.1 PCNN的图像融合原理 | 第52-54页 |
| 4.2.2 改进的NSCT-PCNN算法原理 | 第54-57页 |
| 4.2.3 Canny边缘检测算法 | 第57-58页 |
| 4.2.4 本章算法流程 | 第58-60页 |
| 4.3 实验仿真与结果分析 | 第60-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于改进SVD和数据融合的小目标融合检测算法 | 第65-83页 |
| 5.1 基于改进SVD的红外图像背景抑制算法 | 第65-75页 |
| 5.1.1 奇异值分解（SVD） | 第65-68页 |
| 5.1.2 改进SVD和固定权值滤波相结合的的背景抑制算法 | 第68-70页 |
| 5.1.3 实验仿真 | 第70-75页 |
| 5.2 自适应阈值分割算法 | 第75-77页 |
| 5.2.1 自适应阈值分割算法原理 | 第75-76页 |
| 5.2.2 红外图像分割仿真试验结果与分析 | 第76-77页 |
| 5.3 基于布尔逻辑与局部灰度判别的小目标融合检测算法 | 第77-82页 |
| 5.3.1 基于布尔逻辑的决策级融合策略 | 第77-79页 |
| 5.3.2 局部灰度判决 | 第79-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 作者简介 | 第91-92页 |
