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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

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