| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的内容与安排 | 第12-15页 |
| 第2章 图像预处理算法简介 | 第15-37页 |
| 2.1 图像噪声 | 第15-16页 |
| 2.2 图像质量评价 | 第16-18页 |
| 2.3 图像增强算法 | 第18-36页 |
| 2.3.1 图像灰度增强 | 第18-22页 |
| 2.3.2 空域平滑滤波 | 第22-25页 |
| 2.3.3 空域锐化滤波 | 第25-31页 |
| 2.3.4 频率域图像增强 | 第31-34页 |
| 2.3.5 Gabor滤波 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于小波变换和改进形态学滤波的红外小目标检测 | 第37-55页 |
| 3.1 算法描述 | 第37-51页 |
| 3.1.1 小波变换 | 第38-42页 |
| 3.1.2 改进Top-Hat | 第42-50页 |
| 3.1.3 基于直方图的灰度变换 | 第50-51页 |
| 3.2 实验与分析 | 第51-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于小波变换和自适应阈值去噪的红外小目标检测 | 第55-67页 |
| 引言 | 第55页 |
| 4.1 算法描述 | 第55-56页 |
| 4.2 小波域去噪 | 第56-62页 |
| 4.2.1 基于活动水平估计的上下文模型 | 第58-60页 |
| 4.2.2 软阈值去噪 | 第60-62页 |
| 4.3 阈值分割 | 第62页 |
| 4.4 实验与分析 | 第62-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第75页 |