| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 林火探测国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 红外林火小目标检测国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 红外与可见光融合国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 2 红外图像特征分析及预处理 | 第14-24页 |
| 2.1 红外图像特征分析 | 第14-16页 |
| 2.1.1 背景和目标红外辐射特征分析 | 第14页 |
| 2.1.2 热像仪红外图像特征 | 第14-15页 |
| 2.1.3 红外图像的主要特点 | 第15页 |
| 2.1.4 红外林火目标特征分析 | 第15-16页 |
| 2.2 红外图像预处理 | 第16-23页 |
| 2.2.1 红外图像非均匀性校正 | 第16-18页 |
| 2.2.2 红外图像直方图均衡化 | 第18-20页 |
| 2.2.3 红外图像形态学运算 | 第20-22页 |
| 2.2.4 红外图像滤波 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于邻域对比的红外林火小目标检测算法 | 第24-30页 |
| 3.1 算法流程及步骤 | 第24-25页 |
| 3.2 算法具体实现 | 第25-27页 |
| 3.2.1 邻域对比法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 多尺度邻域模板匹配 | 第26页 |
| 3.2.3 自适应阈值确定 | 第26-27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 4 基于改进型Otsu的红外林火目标提取算法 | 第30-36页 |
| 4.1 最大类间方差法 | 第30-31页 |
| 4.2 改进型最大类间方差法 | 第31-33页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 基于NSCT和改进型PCNN的红外与可见光图像融合算法 | 第36-50页 |
| 5.1 算法流程图 | 第36-37页 |
| 5.2 非下采样Contourlet变换（NSCT） | 第37-39页 |
| 5.2.1 非下采样Contourlet变换 | 第37页 |
| 5.2.2 非下采样金子塔 | 第37-38页 |
| 5.2.3 非下采样方向滤波器组 | 第38-39页 |
| 5.3 改进型脉冲耦合神经网络（PCNN） | 第39-42页 |
| 5.3.1 PCNN模型 | 第39-41页 |
| 5.3.2 改进型PCNN模型 | 第41-42页 |
| 5.4 红外与可见光图像融合策略 | 第42-45页 |
| 5.4.1 低频系数融合规则 | 第43-44页 |
| 5.4.2 高频系数融合规则 | 第44-45页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 5.5.1 实验结果 | 第45-46页 |
| 5.5.2 融合结果评价 | 第46-48页 |
| 5.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第60页 |