| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·红外目标检测跟踪的研究现状 | 第8-12页 |
| ·红外图像预处理 | 第9页 |
| ·红外目标检测 | 第9-11页 |
| ·红外目标跟踪 | 第11-12页 |
| ·关键技术和主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 红外图像处理的特点与流程 | 第14-18页 |
| ·红外成像原理 | 第14-16页 |
| ·目标红外辐射特性及成像特点 | 第16-17页 |
| ·红外目标检测跟踪流程 | 第17-18页 |
| 第三章 红外图像预处理 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·灰度修改 | 第18-19页 |
| ·灰度变换 | 第18-19页 |
| ·直方图均衡 | 第19页 |
| ·滤波降噪 | 第19-26页 |
| ·高斯平滑滤波 | 第20-21页 |
| ·中值减法滤波 | 第21页 |
| ·Butterworth 高通滤波 | 第21-22页 |
| ·小波消噪 | 第22-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 红外目标检测 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·数学形态学 | 第27-28页 |
| ·模糊 C-均值聚类检测 | 第28-29页 |
| ·边缘检测 | 第29-37页 |
| ·梯度算子 | 第29-31页 |
| ·高斯型拉普拉斯算子 | 第31-32页 |
| ·Susan 算法 | 第32-33页 |
| ·Canny 算法 | 第33-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-37页 |
| ·基于小波消噪的 CANNY边缘检测方法 | 第37-41页 |
| ·小波函数的选取 | 第38-39页 |
| ·实验与结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 红外目标跟踪 | 第42-61页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·粒子滤波跟踪方法 | 第42-45页 |
| ·MEAN SHIFT跟踪方法 | 第45-53页 |
| ·Mean Shift 理论 | 第45-49页 |
| ·Mean Shift 目标跟踪 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·基于 MEAN SHIFT 算法的红外目标自动检测跟踪方法 | 第53-60页 |
| ·形心定位 | 第54-55页 |
| ·Mean Shift 算法改进 | 第55-56页 |
| ·Kalman 预测起始点 | 第56-57页 |
| ·方法实现及流程设计 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| ·工作及成果总结 | 第61页 |
| ·今后研究方向 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与项目经历 | 第68页 |