| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·红外技术概述 | 第7-9页 |
| ·红外热成像技术发展 | 第8-9页 |
| ·红外成像系统的分类 | 第9页 |
| ·红外焦平面阵列技术 | 第9-11页 |
| ·本文研究背景及主要内容 | 第11-13页 |
| ·本文研究背景 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| 2 红外焦平面阵列图像的非均匀性分析 | 第13-20页 |
| ·红外焦平面阵列的图像非均匀性特点 | 第13-16页 |
| ·红外图像特点 | 第13-14页 |
| ·红外图像的非均匀性 | 第14页 |
| ·非均匀性的定义 | 第14-16页 |
| ·红外焦平面阵列非均匀性的产生机理 | 第16-17页 |
| ·系统自身的非均匀性 | 第16-17页 |
| ·外界引入的非均匀性 | 第17页 |
| ·红外焦平面阵列非均匀性响应模型 | 第17-20页 |
| 3 红外焦平面阵列图像的非均匀性校正基本算法研究 | 第20-24页 |
| ·非均匀性校正算法概述 | 第20-21页 |
| ·非均匀性校正意义 | 第20页 |
| ·非均匀性校正算法分类 | 第20-21页 |
| ·基于定标的非均匀性校正 | 第21-22页 |
| ·恒定统计法 | 第22-24页 |
| ·算法介绍 | 第22-23页 |
| ·恒定统计平均法的优缺点 | 第23-24页 |
| 4 基于场景的红外焦平面阵列图像的非均匀性校正算法介绍 | 第24-46页 |
| ·时域高通滤波法 | 第24-29页 |
| ·时域高通滤波算法原理 | 第24-27页 |
| ·时域高通滤波算法的优缺点 | 第27页 |
| ·参数可存的时域高通滤波算法的应用 | 第27-29页 |
| ·神经网络法 | 第29-37页 |
| ·神经网络算法原理 | 第29-33页 |
| ·对神经网络算法的改进 | 第33-37页 |
| ·基于配准的非均匀性校正算法 | 第37-42页 |
| ·运动补偿 | 第38-40页 |
| ·代数法 | 第40-42页 |
| ·性能评价 | 第42-45页 |
| ·图像质量评价 | 第42-44页 |
| ·算法性能评价 | 第44-45页 |
| ·基于场景的非均匀性校正算法的瓶颈 | 第45-46页 |
| 5 基于场景的非均匀性校正残差 | 第46-50页 |
| ·鬼影的产生 | 第46-47页 |
| ·鬼影消除 | 第47页 |
| ·局部恒定统计法 | 第47-50页 |
| 6 结束语 | 第50-51页 |
| ·本文工作总结 | 第50页 |
| ·研究展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55页 |