复杂背景条件下的红外运动小目标检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·红外运动小目标检测系统原理 | 第7-8页 |
| ·小目标检测技术的研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术 | 第11-32页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·几种典型的背景抑制算法 | 第11-13页 |
| ·二维最小均方误差滤波 | 第11-12页 |
| ·中值滤波器 | 第12页 |
| ·基于神经网络的滤波技术 | 第12-13页 |
| ·基于Top-hat变换的数学形态学滤波 | 第13页 |
| ·传统的空间匹配滤波算法 | 第13-17页 |
| ·算法原理 | 第14-15页 |
| ·性能验证 | 第15-17页 |
| ·对空间匹配滤波算法的改进 | 第17-19页 |
| ·传统空间匹配滤波算法存在的问题 | 第17-18页 |
| ·对空间匹配滤波算法的进一步分析 | 第18页 |
| ·复杂背景红外图像的统计模型 | 第18-19页 |
| ·改进的组合式空间匹配滤波算法 | 第19页 |
| ·实验及结果分析 | 第19-26页 |
| ·实验条件 | 第19-21页 |
| ·实验结果 | 第21页 |
| ·算法性能比较 | 第21-25页 |
| ·实验结论 | 第25-26页 |
| ·自适应阈值分割 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于图像序列的红外运动小目标检测 | 第32-44页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·常用的运动小目标检测方法回顾 | 第32-35页 |
| ·基于邻域判决的红外运动小目标检测技术 | 第35-39页 |
| ·质心选取 | 第35-37页 |
| ·领域判决 | 第37-39页 |
| ·实验及结果 | 第39-43页 |
| ·实验条件 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 结束语 | 第44-45页 |
| ·工作总结 | 第44页 |
| ·课题展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 附录 | 第48-51页 |
| 附录A: 基于模板操作的图像滤波 | 第48-51页 |
