| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·论文的研究工作 | 第14-15页 |
| 第二章 复杂背景条件下红外图象中弱小目标检测的基本方法 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·复杂背景条件下红外图像的特征 | 第16-21页 |
| ·复杂背景条件下典型红外弱小目标的检测算法 | 第21-26页 |
| ·复杂背景条件下红外弱小目标图像预处理 | 第21-23页 |
| ·基于红外背景复杂程度的频域背景抑制方法 | 第23-24页 |
| ·单帧红外图像中弱小目标检测 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 复杂背景条件下基于小波的红外弱小目标检测 | 第27-49页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·小波变换在目标检测中的应用 | 第27-29页 |
| ·基于小波变换的弱小目标的检测算法 | 第29-42页 |
| ·基于小波变换的去噪方法 | 第30-34页 |
| ·基于多分辨率的小波滤波 | 第34-40页 |
| ·基于小波变换的图像分割 | 第40-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-46页 |
| ·实验条件及结果 | 第42-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46页 |
| ·算法性能分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 复杂背景条件下基于数学形态学的弱小目标检测 | 第49-67页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·数学形态学基本理论 | 第50-56页 |
| ·形态学基本运算 | 第50-53页 |
| ·灰值形态学 | 第53-55页 |
| ·形态学Top-Hat 算子和杂波背景抑制 | 第55-56页 |
| ·形态分水岭分割算法 | 第56-58页 |
| ·基于数学形态学的弱小目标检测技术 | 第58-65页 |
| ·复杂背景条件下红外图像的形态学滤波 | 第59页 |
| ·改进的控制标记符的形态分水岭分割算法 | 第59-60页 |
| ·管道滤波 | 第60-61页 |
| ·实验条件与结果 | 第61-65页 |
| ·性能比较分析 | 第65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 总结和展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 摘要 | 第72-74页 |
| ABSTRACT | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77页 |