| 目录 | 第1-7页 |
| 表目录 | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·红外图像增强技术的研究背景及意义 | 第12-15页 |
| ·图像增强的概念及基本目的 | 第12-13页 |
| ·红外成像及红外图像增强技术的工程应用 | 第13-15页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·红外图像增强技术的研究现状及发展趋势 | 第15-19页 |
| ·红外图像增强技术的研究现状 | 第16-19页 |
| ·红外图像增强技术的发展趋势 | 第19页 |
| ·论文的主要研究思路及研究的核心算法 | 第19-22页 |
| ·主要研究思路 | 第19-20页 |
| ·研究的核心算法简述 | 第20-22页 |
| ·论文的章节规划 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 红外图像的成像机理及图像特性分析 | 第25-35页 |
| ·红外图像的成像机理浅析 | 第25-27页 |
| ·红外热成像系统的构造原理及其功能特性 | 第25-26页 |
| ·红外图像的实质及其特点 | 第26-27页 |
| ·红外图像的数字化及其数学描述 | 第27-29页 |
| ·红外图像的数字化 | 第27-28页 |
| ·红外图像的数学描述 | 第28-29页 |
| ·红外图像的基本特性分析 | 第29-34页 |
| ·红外图像的直方图 | 第29-32页 |
| ·红外图像的噪声分析 | 第32-33页 |
| ·红外图像的对比度和分辨率 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 红外图像增强算法评价 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于复杂度分析的红外图像增强算法评价 | 第36-39页 |
| ·时间复杂度 | 第36-38页 |
| ·空间复杂度 | 第38-39页 |
| ·算法设计原则 | 第39页 |
| ·基于增强效果分析的红外图像增强算法评价 | 第39-44页 |
| ·人眼视觉特性分析 | 第39-41页 |
| ·红外图像的增强效果评价 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于DDE原理的红外图像细节增强算法 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·一种基于红外图像分层处理及动态压缩的DDE算法 | 第46-53页 |
| ·算法原理 | 第47页 |
| ·图像消噪 | 第47-48页 |
| ·图像信息的分离提取与快速实现方法 | 第48-49页 |
| ·图像的分层处理 | 第49-50页 |
| ·图像的动态范围调整与最终合成 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·一种改进的DDE算法 | 第53-61页 |
| ·图像的平滑降噪 | 第53-54页 |
| ·提取细节层图像 | 第54-56页 |
| ·细节层的锐化增强 | 第56页 |
| ·动态压缩 | 第56-58页 |
| ·图像合成 | 第58页 |
| ·实验分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于高斯混合模型的红外图像自适应增强算法 | 第62-76页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·一种基于高斯混合模型的红外图像自适应均衡和对比度增强算法 | 第63-74页 |
| ·算法思路 | 第63页 |
| ·建立图像的高斯混合模型 | 第63-65页 |
| ·图像分割 | 第65-68页 |
| ·建立最终映射 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·论文工作总结 | 第76-77页 |
| ·进一步研究工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第85-86页 |
| 附录 缩略语表 | 第86页 |