| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·人造目标与人造自然 | 第8-9页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 自然背景中人造信息的检测算法综述 | 第11-18页 |
| ·基于几何特征的人造目标检测算法 | 第11-12页 |
| ·基于灰度特征的人造目标检测算法 | 第12-13页 |
| ·基于偏振特征的人造目标检测算法 | 第13-14页 |
| ·基于分形特征的人造目标检测算法 | 第14-15页 |
| ·基于概率模型的人造目标检测算法 | 第15-16页 |
| ·天然背景中人造自然的检测算法 | 第16-18页 |
| 第三章 分形理论基础 | 第18-28页 |
| ·分形 | 第18-19页 |
| ·分形维数 | 第19-22页 |
| ·Hausdorff 测度 | 第20-21页 |
| ·Hausdorff 维数 | 第21-22页 |
| ·图像中分形维数的提取及应用 | 第22-28页 |
| ·基于分形布朗运动的分形维数提取 | 第22-24页 |
| ·基于盒子维方法的分形维数提取 | 第24-26页 |
| ·图像分形维数的应用 | 第26-28页 |
| 第四章 基于分形特征的人造目标检测算法 | 第28-39页 |
| ·基于分维数的人造目标检测算法与仿真 | 第28-30页 |
| ·基于缝隙的人造目标检测算法与仿真 | 第30-31页 |
| ·基于分形拟合误差的人造目标检测算法与仿真 | 第31-32页 |
| ·快速的基于分维数和分形拟合误差的人造目标检测算法与仿真 | 第32-33页 |
| ·基于几何度量空间变化率的人造目标检测算法与仿真 | 第33-34页 |
| ·基于多尺度分形参数的人造目标检测算法与仿真 | 第34-35页 |
| ·基于差分毯维法的人造目标检测算法与仿真 | 第35-36页 |
| ·基于分形特征的小目标检测算法与仿真 | 第36-38页 |
| ·基于分形特征的人造目标检测算法的比较 | 第38-39页 |
| 第五章 基于彩色特征和分形特征的人造目标检测算法 | 第39-61页 |
| ·基于UOFC 的彩色图像分割算法与仿真 | 第39-52页 |
| ·颜色空间的选择 | 第39-41页 |
| ·无监督优化模糊聚类算法 | 第41-44页 |
| ·模糊C 均值聚类算法的原理及其缺陷 | 第41-43页 |
| ·无监督优化模糊聚类算法的原理 | 第43-44页 |
| ·相似性驱动的聚类归并技术 | 第44-48页 |
| ·相似性驱动的聚类归并准则 | 第45-47页 |
| ·相似性驱动的聚类归并准则中阈值的决策方法 | 第47-48页 |
| ·彩色图像分割算法原理与仿真 | 第48-52页 |
| ·基于彩色特征和分形特征的人造目标检测算法与仿真 | 第52-56页 |
| ·基于彩色特征和分形特征的人造目标检测算法 | 第52页 |
| ·人造目标检测算法仿真与结论 | 第52-56页 |
| ·基于分形特征的运动目标检测算法与仿真 | 第56-59页 |
| ·天然背景中人造自然的检测算法与仿真 | 第59-61页 |
| 第六章 总结及展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |