复杂背景下红外目标检测与跟踪
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
·研究背景与意义 | 第11-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-17页 |
·红外弱小目标检测 | 第12-14页 |
·红外图像分割 | 第14-15页 |
·基于图像匹配的目标跟踪 | 第15-17页 |
·研究内容及关键技术 | 第17-18页 |
·论文内容结构与创新点 | 第18-21页 |
第二章 非参数统计在图像分析中的应用 | 第21-43页 |
·概述 | 第21页 |
·非参数统计图像处理算法 | 第21-24页 |
·引言 | 第21-22页 |
·统计排序滤波器 | 第22页 |
·LBP纹理描述 | 第22-24页 |
·秩统计特征变换与特征提取 | 第24-37页 |
·引言 | 第24-25页 |
·图像纹理的秩统计描述 | 第25-29页 |
·图像纹理的秩相关分析 | 第29-31页 |
·实验与特性分析 | 第31-37页 |
·基于非参数统计的海天线检测方法 | 第37-42页 |
·引言 | 第37-38页 |
·基于非参数统计的海天线提取方法 | 第38-41页 |
·实验结果 | 第41-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第三章 基于非参数统计的红外弱小目标检测 | 第43-67页 |
·概述 | 第43页 |
·红外弱小目标检测算法 | 第43-51页 |
·引言 | 第43-45页 |
·常见红外弱小目标检测算法 | 第45页 |
·高通滤波方法 | 第45-46页 |
·中值滤波方法 | 第46-47页 |
·形态学滤波方法 | 第47-48页 |
·背景预测方法 | 第48-49页 |
·局部标准差滤波 | 第49-50页 |
·不同背景抑制方法的比较 | 第50-51页 |
·新的基于非参数统计的红外弱小目标检测算法 | 第51-66页 |
·引言 | 第51-52页 |
·红外弱小目标与云层成像特点分析 | 第52-58页 |
·云层边缘纹理的非参数统计描述与陷波滤波图像 | 第58-63页 |
·实验结果与分析 | 第63-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第四章 结合最优分割的红外图像互相关匹配算法 | 第67-87页 |
·概述 | 第67页 |
·图像相关匹配算法 | 第67-72页 |
·引言 | 第67-68页 |
·灰度特征匹配算法 | 第68-70页 |
·边缘特征匹配算法 | 第70-71页 |
·直方图特征匹配算法 | 第71-72页 |
·红外空中图像分割算法 | 第72-74页 |
·结合最优分割的红外图像互相关匹配算法研究 | 第74-82页 |
·引言 | 第74页 |
·传统归一化互相关匹配算法缺陷分析 | 第74-77页 |
·结合图像最优分割构造红外互相关匹配算法 | 第77-80页 |
·实验结果与分析 | 第80-82页 |
·结合最优分割的红外跟踪算法研究 | 第82-86页 |
·复杂空域背景下红外目标匹配跟踪中的问题 | 第82-84页 |
·复杂空域背景下红外匹配跟踪算法 | 第84-85页 |
·实验结果与分析 | 第85-86页 |
·本章小结 | 第86-87页 |
第五章 电视跟踪系统软件设计研究 | 第87-99页 |
·概述 | 第87页 |
·电视自动捕获跟踪系统原理 | 第87-88页 |
·影响电视跟踪器软件系统设计的各种因素 | 第88-92页 |
·电视跟踪器的处理周期与时延 | 第88-90页 |
·电视跟踪器与武器系统设计目标之间的关系 | 第90-92页 |
·电视跟踪器硬件系统 | 第92-93页 |
·软件系统设计分析 | 第93-97页 |
·系统开发环境描述 | 第94-95页 |
·电视跟踪器任务分解和状态转换 | 第95-96页 |
·电视跟踪器任务与接口设计 | 第96-97页 |
·本章小结 | 第97-99页 |
第六章 电视跟踪系统实验 | 第99-105页 |
·防空系统的光电跟踪系统 | 第99-100页 |
·不同天气条件下不同大小目标的跟踪实验结果 | 第100-103页 |
·本章小结 | 第103-105页 |
第七章 总结与展望 | 第105-107页 |
·全文总结 | 第105-106页 |
·未来展望 | 第106-107页 |
致谢 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-117页 |
作者在读期间的研究成果 | 第117-118页 |