基于合作目标的检测提取算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 导弹目标测量技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 小目标检测算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 合作目标测量成像定位建模 | 第13-26页 |
| 2.1 测量方案概述 | 第13-14页 |
| 2.2 合作目标检测提取算法整体设计思路 | 第14页 |
| 2.3 成像定位建模 | 第14-25页 |
| 2.3.1 主要坐标系统定义 | 第15-17页 |
| 2.3.2 主要坐标系间的变换关系 | 第17-24页 |
| 2.3.3 模型验证 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 常规目标检测方法研究 | 第26-39页 |
| 3.1 单帧图像局部灰度统计特性 | 第26-27页 |
| 3.2 传统背景抑制算法 | 第27-32页 |
| 3.2.1 固定权值的背景估计算法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 最大中值滤波算法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 图像局部熵算法 | 第30-32页 |
| 3.3 常用的阈值分割算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 最大类间方差法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 迭代全局阈值法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 基于恒虚警概率的阈值分割法 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于数学形态学的合作目标检测提取算法 | 第39-53页 |
| 4.1 灰度形态学基本原理 | 第39-45页 |
| 4.1.1 膨胀与腐蚀运算 | 第39-41页 |
| 4.1.2 结构算子 | 第41-44页 |
| 4.1.3 高帽算法 | 第44-45页 |
| 4.2 合作目标检测提取算法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 感兴趣区域提取 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于形态学目标检测提取的改进算法 | 第46-49页 |
| 4.2.3 目标连通区域的提取 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果及结论 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 合作目标检测提取算法软件集成 | 第53-58页 |
| 5.1 软件功能设计 | 第53-54页 |
| 5.2 软件功能演示 | 第54-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
