| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题组以往工作总结 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要工作与结构安排 | 第12-15页 |
| 第2章 海上红外背景序列图像统计分布特性分析 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 海上红外序列图像时空域统计分布特性分析 | 第15-19页 |
| 2.2.1 海上红外图像成像特点 | 第15-17页 |
| 2.2.2 海水背景序列图像灰度统计分布 | 第17-19页 |
| 2.3 海上红外序列图像离散余弦域统计分布特性分析 | 第19-22页 |
| 2.3.1 红外图像一维列方向离散余弦变换 | 第20-21页 |
| 2.3.2 海水背景序列图像离散余弦频谱统计分布 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 海上红外图像离散余弦域背景序列建模的目标检测 | 第23-45页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 海上红外图像离散余弦序列特性分析 | 第23-33页 |
| 3.2.1 海水背景序列图像离散余弦频谱稳定性分析 | 第23-26页 |
| 3.2.2 海水背景与目标离散余弦频谱可分性分析 | 第26-33页 |
| 3.3 离散余弦域背景序列建模的目标检测 | 第33-39页 |
| 3.3.1 离散余弦域高斯背景序列模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 离散余弦域高斯背景序列建模的运动目标检测 | 第35-36页 |
| 3.3.3 基于指数拟合的自适应阈值分割方法 | 第36-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于多特征模糊决策的海上红外舰船目标识别 | 第45-66页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 红外舰船目标特征及其模糊集描述 | 第45-52页 |
| 4.2.1 形状特征 | 第46-48页 |
| 4.2.2 辐射特征 | 第48-50页 |
| 4.2.3 运动特征 | 第50-52页 |
| 4.3 红外舰船目标特征模糊集参数学习 | 第52-57页 |
| 4.3.1 基于特征统计分布的参数学习方法 | 第52-55页 |
| 4.3.2 舰船目标多特征参数学习 | 第55-57页 |
| 4.4 多特征模糊决策的海上红外舰船目标识别 | 第57-62页 |
| 4.4.1 多特征融合 | 第57-58页 |
| 4.4.2 多特征融合权重的确定 | 第58-61页 |
| 4.4.3 多特征模糊决策的目标识别 | 第61-62页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73页 |
