复杂云层背景下的空中红外小目标检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 目标成像特性及检测算法研究 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 红外小目标成像特性分析 | 第15-16页 |
| 2.3 红外小目标检测算法性能评价标准 | 第16-17页 |
| 2.4 红外小目标检测算法研究 | 第17-25页 |
| 2.4.1 基于背景预测的红外小目标检测算法 | 第17-23页 |
| 2.4.2 基于频域高通滤波红外小目标检测算法 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于HVS的红外小目标检测算法 | 第27-61页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 局部对比度测量LCM算法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 局部对比度增益的显著图计算 | 第28-31页 |
| 3.2.2 自适应阈值分割 | 第31-32页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 3.3 基于分块计算的ILCM算法 | 第34-35页 |
| 3.3.1 ILCM算法简介 | 第34-35页 |
| 3.3.2 ILCM算法分析 | 第35页 |
| 3.4 基于方向梯度增强的LCM算法 | 第35-43页 |
| 3.4.1 GELCM算法定义 | 第35-39页 |
| 3.4.2 GELCM算法分析 | 第39-42页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 3.5 基于HVS的红外小目标快速检测方法 | 第43-52页 |
| 3.4.1 红外小目标点源扩散模型 | 第43-44页 |
| 3.4.2 局部对比度提取候选目标 | 第44-47页 |
| 3.4.3 LoG尺度空间提取目标尺寸 | 第47-50页 |
| 3.4.4 真实目标检测 | 第50-51页 |
| 3.4.5 实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第52-59页 |
| 3.6.1 算法检测性能实验与分析 | 第52-58页 |
| 3.6.2 算法实时性能实验与分析 | 第58-59页 |
| 3.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 基于CNN的红外小目标检测算法 | 第61-79页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 卷积神经网络原理 | 第61-66页 |
| 4.2.1 网络组成结构 | 第62-64页 |
| 4.2.2 前向传播 | 第64页 |
| 4.2.3 后向传播 | 第64-66页 |
| 4.3 基于CNN的红外小目标检测算法 | 第66-71页 |
| 4.3.1 检测算法设计 | 第66-67页 |
| 4.3.2 分类网络设计依据 | 第67-69页 |
| 4.3.3 分类网络结构 | 第69-71页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第71-78页 |
| 4.4.1 实验数据集制作 | 第71-73页 |
| 4.4.2 网络训练过程 | 第73-75页 |
| 4.4.3 网络性能对比与分析 | 第75-77页 |
| 4.4.4 检测算法实验结果与分析 | 第77-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
