光电目标检测与跟踪系统算法实现技术研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1．1 课题研究背景与意义 | 第10页 |
| 1．2 光电目标检测与跟踪系统设计 | 第10-14页 |
| 1．2．1 光电目标检测与跟踪系统构成 | 第11-12页 |
| 1．2．2 光电目标检测与跟踪系统工作流程 | 第12-14页 |
| 1．3 舰载光电侦察系统的研究现状与发展趋势 | 第14-16页 |
| 1．3．1 法国及其它国家的红外搜索与跟踪系统 | 第14-15页 |
| 1．3．2 光电侦察系统的发展趋势 | 第15-16页 |
| 1．4 本文的主要工作与结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 光电图像预处理 | 第17-34页 |
| 2．1 红外成像探测器的线性响应模型 | 第17-19页 |
| 2．2 成像探测器的坏点补偿 | 第19-20页 |
| 2．3 基于参考源的非均匀性校正算法 | 第20-21页 |
| 2．3．1 一点定标校正法 | 第20页 |
| 2．3．2 两点定标校正法 | 第20-21页 |
| 2．4 场景统计类非均匀性校正算法 | 第21-28页 |
| 2．4．1 恒定统计法 | 第22-23页 |
| 2．4．2 恒定范围统计法 | 第23-24页 |
| 2．4．3 卡尔曼滤波法 | 第24-26页 |
| 2．4．4 卡尔曼滤波法的改进—IMM算法 | 第26-28页 |
| 2．5 实验结果 | 第28-33页 |
| 2．5．1 坏点补偿的实验结果 | 第28-29页 |
| 2．5．2 场景统计类非均匀性校正的实验结果 | 第29-32页 |
| 2．5．3 场景统计类非均匀性校正算法比较 | 第32-33页 |
| 2．6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 天空背景下的光电面目标检测 | 第34-46页 |
| 3．1 面目标搜索区域的确定 | 第34-36页 |
| 3．1．1 天空背景的抑制 | 第34-35页 |
| 3．1．2 面目标定位 | 第35-36页 |
| 3．2 面目标图像分割 | 第36-40页 |
| 3．2．1 类别方差自动门限法 | 第36-38页 |
| 3．2．2 最佳熵自动门限法 | 第38-39页 |
| 3．2．3 矩不变自动门限法 | 第39-40页 |
| 3．2．4 极小误差自动门限法 | 第40页 |
| 3．3 实验结果 | 第40-45页 |
| 3．3．1 背景抑制与目标定位的实验结果 | 第40-42页 |
| 3．3．2 图像分割实验结果 | 第42-45页 |
| 3．4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 天空背景下的光电弱小目标检测 | 第46-61页 |
| 4．1 弱小目标检测算法回顾 | 第46-49页 |
| 4．1．1 背景抑制算法 | 第46-48页 |
| 4．1．2 弱小目标检测算法 | 第48-49页 |
| 4．2 天空背景的抑制 | 第49-50页 |
| 4．2．1 天空背景下的图像模型 | 第49-50页 |
| 4．2．2 背景抑制 | 第50页 |
| 4．3 基于多级假设检验的弱小目标检测 | 第50-57页 |
| 4．3．1 轨迹的建立与管理 | 第50-52页 |
| 4．3．2 序列检验判决方法 | 第52-55页 |
| 4．3．3 性能分析 | 第55-57页 |
| 4．4 实验结果 | 第57-60页 |
| 4．5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表或撰写的论文 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-65页 |
