| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11页 |
| ·研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
| ·基于粒子滤波算法的检测前跟踪算法的发展 | 第11-12页 |
| ·算法的硬件实现 | 第12-13页 |
| ·红外弱小目标检测技术的基本理论和有关概念 | 第13-16页 |
| ·红外弱小目标的定义 | 第13-14页 |
| ·红外弱小目标检测的基本理论 | 第14-16页 |
| ·红外弱小目标检测技术的性能 | 第16-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 系统的硬件和软件平台 | 第19-33页 |
| ·硬件平台 | 第19-25页 |
| ·红外成像仪 | 第19页 |
| ·ICETEK-DM642-PCI 开发板 | 第19-24页 |
| ·监控器 | 第24-25页 |
| ·软件平台 | 第25-32页 |
| ·代码调试器(CCS) | 第25-28页 |
| ·DSP/BIOS | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第33-49页 |
| ·基于数学形态学的背景杂波抑制方法 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第34-36页 |
| ·动态空间模型 | 第34-35页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第35-36页 |
| ·粒子滤波算法 | 第36-42页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第36-37页 |
| ·重要性采样 | 第37页 |
| ·序贯重要性采样 | 第37-39页 |
| ·标准粒子滤波算法 | 第39页 |
| ·粒子滤波的退化现象和重采样 | 第39-42页 |
| ·基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪模型 | 第42-44页 |
| ·系统模型 | 第42-43页 |
| ·观测模型 | 第43-44页 |
| ·基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪问题的解决思路 | 第44-46页 |
| ·图像预处理 | 第44页 |
| ·基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第44-46页 |
| ·算法仿真和结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 算法的 DSP 实现 | 第49-62页 |
| ·算法实现系统的方案设计 | 第49-51页 |
| ·算法实现系统的功能和性能指标 | 第49-50页 |
| ·算法实现系统的设计步骤 | 第50-51页 |
| ·算法实现系统的硬件组成 | 第51页 |
| ·算法实现系统的软件设计 | 第51-59页 |
| ·红外视频图像信息的流向 | 第52页 |
| ·软件设计 | 第52-59页 |
| ·系统实现的重点和难点 | 第59-61页 |
| ·系统实现的重点 | 第60页 |
| ·系统实现的难点 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 算法实现系统的运行结果及性能分析 | 第62-69页 |
| ·算法实现系统的运行环境 | 第62页 |
| ·系统的图像预处理 | 第62-63页 |
| ·模拟红外弱小目标的跟踪与检测 | 第63-65页 |
| ·真实红外弱小目标的跟踪与检测 | 第65-68页 |
| ·算法实现系统的性能分析 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 附录 | 第77页 |