| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| §1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| §1.2 红外图像点目标检测的难点分析 | 第10-11页 |
| §1.3 小目标检测技术回顾 | 第11-12页 |
| §1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 复杂云背景下的点目标检测算法 | 第14-42页 |
| §2.1 引言 | 第14页 |
| §2.2 几种典型的背景抑制方法 | 第14-17页 |
| §2.2.1 线性预测滤波 | 第14-15页 |
| §2.2.2 非线性滤波 | 第15-16页 |
| §2.2.3 高通滤波 | 第16-17页 |
| §2.2.4 基于神经网络的滤波技术 | 第17页 |
| §2.3 红外图像特性分析 | 第17-20页 |
| §2.3.1 红外图像模型 | 第17-18页 |
| §2.3.2 实际图像背景分析 | 第18-20页 |
| §2.4 中值差滤波 | 第20-27页 |
| §2.4.1 中值差滤波原理 | 第20-21页 |
| §2.4.2 MSF在图像中的应用 | 第21-22页 |
| §2.4.3 实验结果及分析 | 第22-27页 |
| §2.5 边缘检测算法在小目标检测中的应用 | 第27-29页 |
| §2.6 融合SMSF和边缘检测算子的红外弱点目标检测算法 | 第29-32页 |
| §2.6.1 自适应阈值分割目标 | 第29-30页 |
| §2.6.2 融合MSF／SMSF和边缘检测算子的红外运动点目标检测方法 | 第30-32页 |
| §2.7 大尺寸红外图像的小目标检测算法 | 第32-36页 |
| §2.7.1 “线扫”大尺寸红外图像特点 | 第32-33页 |
| §2.7.2 大尺寸红外图像小目标检测算法 | 第33-34页 |
| §2.7.3 实验结果 | 第34-36页 |
| §2.8 基于邻域相关的图像序列目标检测方法 | 第36-41页 |
| §2.8.1 基于邻域相关的目标检测方法流程 | 第36-38页 |
| §2.8.2 实验结果 | 第38-41页 |
| §2.9 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 小目标检测算法的性能分析 | 第42-53页 |
| §3.1 引言 | 第42页 |
| §3.2 基于背景抑制的小目标检测算法的性能分析 | 第42-50页 |
| §3.2.1 单帧检测性能分析 | 第42-46页 |
| §3.2.2 多帧检测性能分析 | 第46-50页 |
| §3.3 基于MSF的小目标检测算法性能分析 | 第50-52页 |
| §3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 结束语 | 第53-54页 |
| §4.1 工作总结 | 第53页 |
| §4.2 课题展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |