| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题研究的背景 | 第12-13页 |
| ·红外焦平面非均匀性校正技术概述 | 第13-14页 |
| ·论文内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 红外焦平面非均匀性校正概述 | 第15-31页 |
| ·红外焦平面非均匀性的产生原因 | 第15-16页 |
| ·红外焦平面的非均匀性特征 | 第16-23页 |
| ·IRFPA 探测单元响应模型及空间噪声的频率特性分析 | 第18-20页 |
| ·IRFPA 空间噪声的频率特性 | 第20-23页 |
| ·非均匀性的定义及度量方法 | 第23-24页 |
| ·常见的非均匀性校正算法 | 第24-31页 |
| ·一点温度定标校正算法 | 第25页 |
| ·二点温度定标校正算法 | 第25-27页 |
| ·多点温度定标校正算法 | 第27-28页 |
| ·时域高通滤波校正算法 | 第28-29页 |
| ·常统计量约束校正算法 | 第29-31页 |
| 第三章 “S”曲线拟合校正算法与仿真 | 第31-40页 |
| ·焦平面探测单元响应非均匀性的测定 | 第31-33页 |
| ·响应电压的计算 | 第31-32页 |
| ·测出在不同的辐射通量照射下不同探测单元的响应特性 | 第32页 |
| ·通过曲线拟合得到响应非线性曲线 | 第32-33页 |
| ·“S”曲线拟合校正算法 | 第33-36页 |
| ·“S”曲线拟合校正算法仿真 | 第36-40页 |
| ·校正算法的具体实现 | 第36-37页 |
| ·校正仿真 | 第37页 |
| ·仿真实验结果 | 第37-40页 |
| 第四章 人工神经网络校正算法软件仿真及改进 | 第40-61页 |
| ·BP 神经网络非均匀性校正算法 | 第40-41页 |
| ·归一化BP 神经网络校正算法流程与参数选择 | 第41-43页 |
| ·基于黑体图像的归一化BP 神经网络校正算法仿真 | 第43-52页 |
| ·黑体图像的仿真 | 第43-44页 |
| ·归一化BP 神经网络校正算法校正仿真黑体图像 | 第44-52页 |
| ·基于实际背景图像的归一化BP 神经网络校正算法仿真 | 第52-55页 |
| ·归一化BP 神经网络校正算法对实际背景的校正 | 第52-54页 |
| ·归一化BP 神经网络校正算法对近空图像的校正 | 第54-55页 |
| ·BP 神经网络改进校正算法 | 第55-59页 |
| ·BP 神经网络改进校正算法 | 第55-57页 |
| ·BP 神经网络改进校正算法对近空深夜红外背景的校正 | 第57-58页 |
| ·BP 神经网络改进校正算法对近空深夜红外图像的校正 | 第58-59页 |
| ·仿真结果分析 | 第59-61页 |
| 第五章 校正算法实验仿真结果及各种算法的比较 | 第61-65页 |
| ·校正算法仿真结果 | 第61-62页 |
| ·红外焦平面非均匀性校正算法比较 | 第62-65页 |
| 结束语 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
