| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题的研究意义与背景 | 第12-13页 |
| 1.2 红外成像自动识别技术的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构安排 | 第16-17页 |
| 1.4 课题研究的难点及关键技术 | 第17-20页 |
| 2 飞机红外图像分析及预处理 | 第20-40页 |
| 2.1 飞机红外图像分析 | 第20-21页 |
| 2.1.1 红外热成像理论及飞机红外辐射分析 | 第20-21页 |
| 2.1.2 红外图像与可见光图像的对比分析 | 第21页 |
| 2.2 红外图像的基本预处理 | 第21-25页 |
| 2.2.1 红外图像噪声处理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 模板图像数字处理 | 第22-25页 |
| 2.3 自动识别算法设计与分析 | 第25-26页 |
| 2.4 飞机红外图像阈值分割算法研究 | 第26-31页 |
| 2.4.1 基于最大类间方差(OTSU)的红外图像分割 | 第27-29页 |
| 2.4.2 迭代法全局阈值分割 | 第29-30页 |
| 2.4.3 阈值分割实验与结果分析 | 第30-31页 |
| 2.5 基于边缘的红外图像分割算法及实现 | 第31-35页 |
| 2.5.1 边缘算子的理论介绍 | 第31-34页 |
| 2.5.2 图像处理结果分析 | 第34-35页 |
| 2.6 背景复杂的图像预处理 | 第35-39页 |
| 2.6.1 FCM聚类算法 | 第36-38页 |
| 2.6.2 基于区域的分割算法 | 第38-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 飞机目标的检测与识别 | 第40-58页 |
| 3.1 飞机红外图像的结构特征提取 | 第40-42页 |
| 3.2 飞机红外图像的统计特征提取 | 第42-43页 |
| 3.2.1 不变矩的基本思想 | 第42-43页 |
| 3.2.2 不变矩特征的提取及实验结果 | 第43页 |
| 3.3 傅里叶描述子表征图像边缘形状特征 | 第43-50页 |
| 3.3.1 傅里叶描述子的基本原理 | 第44-46页 |
| 3.3.2 算法实现及实验结果 | 第46-50页 |
| 3.4 目标识别相似性度量和实验结果分析 | 第50-56页 |
| 3.4.1 相似性度量的分析 | 第50页 |
| 3.4.2 试验结果及分析 | 第50-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 飞机要害部位跟踪 | 第58-68页 |
| 4.1 模板的生成策略 | 第58-59页 |
| 4.1.1 基于实时图的模板生成 | 第58-59页 |
| 4.2 基于块匹配算法的尾焰识别跟踪 | 第59-61页 |
| 4.3 连续帧图像的尾焰跟踪算法分析 | 第61-63页 |
| 4.3.1 基于十字交叉搜索匹配算法的尾焰跟踪 | 第61-63页 |
| 4.4 相关跟踪的算法优化分析 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 5 模板的自适应更新 | 第68-84页 |
| 5.1 灰度相关曲面分析 | 第68-73页 |
| 5.2 模板的自适应更新策略 | 第73-77页 |
| 5.2.1 模板放大更新 | 第74-75页 |
| 5.2.2 模板旋转更新策略 | 第75-77页 |
| 5.3 多模板匹配算法的实现 | 第77-83页 |
| 5.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 6 论文研究总结和展望 | 第84-86页 |
| 6.1 研究总结 | 第84页 |
| 6.2 展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 作者简介 | 第90-94页 |
| 学位论文数据集 | 第94页 |