基于多尺度局部对比度的红外小目标识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景以及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 红外小目标的定义与特征 | 第10-11页 |
| 1.3 相关技术研究状况 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究的重点 | 第13页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 图像预处理 | 第15-22页 |
| 2.1 红外图像的模型 | 第15-16页 |
| 2.2 掩模图像 | 第16-17页 |
| 2.3 形态学方法 | 第17-18页 |
| 2.4 生成背景 | 第18-20页 |
| 2.5 Hough 变换 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 红外小目标识别模型 | 第22-34页 |
| 3.1 模型的框架 | 第22-24页 |
| 3.2 局部对比度 | 第24-26页 |
| 3.3 多尺度局部对比度 | 第26-29页 |
| 3.4 阈值的选取与自适应目标识别 | 第29-32页 |
| 3.5 序列图像中目标移动的轨迹 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 并行计算与算法实现 | 第34-40页 |
| 4.1 并行计算以及 GPU 简介 | 第34-36页 |
| 4.2 算法的实现 | 第36-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 实验结果与分析 | 第40-49页 |
| 5.1 海天目标实验 | 第40-44页 |
| 5.2 运行速度对比实验 | 第44-46页 |
| 5.3 拟合目标的轨迹 | 第46-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
