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红外图像的多尺度几何分析理论及应用研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 论文的选题依据和研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状和发展态势第11-14页
        1.2.1 红外弱小目标检测第11-12页
        1.2.2 多尺度几何分析第12-14页
        1.2.3 基于多尺度分析的红外弱小目标检测第14页
    1.3 主要研究内容第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第二章 多尺度几何分析理论研究第17-26页
    2.1 Ridgelet变换第17-18页
    2.2 Curvelet变换第18-21页
    2.3 Contourlet变换第21-24页
    2.4 NSCT变换第24页
    2.5 Shearlet变换第24页
    2.6 小结第24-26页
第三章 红外弱小目标检测方法第26-43页
    3.1 红外图像模型第26页
    3.2 红外弱小目标图像特性分析第26-29页
    3.3 红外弱小目标检测方法研究第29-43页
        3.3.1 红外弱小目标检测基本方法第29-32页
        3.3.2 典型的背景抑制方法研究及实现第32-43页
            3.3.2.1 中值滤波第32-33页
            3.3.2.2 局部灰度特性滤波第33-34页
            3.3.2.3 形态学滤波第34-36页
            3.3.2.4 小波变换第36-43页
第四章 基于NSCT变换的红外弱小目标检测第43-59页
    4.1 NSCT基本原理第43-48页
        4.1.1 NSCT变换第43-44页
        4.1.2 NSCT构造形式第44-46页
        4.1.3 NSCT原理仿真第46-48页
    4.2 改进的NSCT红外弱小目标检测算法第48-52页
        4.2.1 帧差预处理第48页
        4.2.2 非线性映射函数与能量交叉融合的改进算法第48-50页
        4.2.3 Otsu算法检测弱小目标第50-52页
    4.3 实验结果与性能分析第52-57页
    4.4 小结第57-59页
第五章 基于Shearlet变换的红外弱小目标检测第59-76页
    5.1 Shearlet变换原理第59-64页
        5.1.1 Shearlet变换第59-61页
        5.1.2 Shearlet函数构造第61-62页
        5.1.3 Shearlet原理仿真第62-64页
    5.2 峰度系数第64-66页
    5.3 基于Shearlet变换的弱小目标检测算法第66-71页
        5.3.1 Shearlet分解第66页
        5.3.2 Shearlet系数模极大值与Kurtosis的背景抑制第66-69页
        5.3.3 自适应阈值分割第69-71页
    5.4 实验结果与性能分析第71-74页
    5.5 小结第74-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76-77页
    6.2 工作展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间取得的成果第83-84页

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