| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 红外小目标检测技术发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 红外小目标检测算法发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 红外小目标图像特性分析 | 第16-28页 |
| 2.1 红外热辐射与红外光谱 | 第16-18页 |
| 2.2 红外摄像机的成像系统 | 第18-20页 |
| 2.3 红外小目标图像基本特性分析 | 第20-24页 |
| 2.3.1 红外小目标特性分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 背景特性分析 | 第21-22页 |
| 2.3.3 噪声特性分析 | 第22-24页 |
| 2.4 红外小目标局部特征分析 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于单帧图像的红外小目标检测 | 第28-46页 |
| 3.1 红外小目标单帧检测基本方法 | 第28-34页 |
| 3.1.1 空域算法 | 第28-32页 |
| 3.1.2 频域算法 | 第32-34页 |
| 3.1.3 变换域算法 | 第34页 |
| 3.2 红外小目标的复杂度特征提取 | 第34-41页 |
| 3.2.1 图像的方差加权信息熵 | 第35-38页 |
| 3.2.2 图像的梯度方向特征 | 第38-39页 |
| 3.2.3 图像的局部对比度特征 | 第39-40页 |
| 3.2.4 基于多特征融合的复杂度特征提取 | 第40-41页 |
| 3.3 基于图像复杂度特征的阈值分割 | 第41-42页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.4.1 图像的信噪比与信噪比增益 | 第42页 |
| 3.4.2 图像的特征提取仿真结果与算法评价 | 第42-43页 |
| 3.4.3 图像的分割仿真结果 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于三维小波的图像序列检测 | 第46-64页 |
| 4.1 红外序列图像弱小目标检测基本方法 | 第46-50页 |
| 4.1.1 邻域判决法 | 第46-47页 |
| 4.1.2 图像流法 | 第47-49页 |
| 4.1.3 管道滤波法 | 第49-50页 |
| 4.2 三维小波变换及实现 | 第50-56页 |
| 4.2.1 小波变换与常用小波基 | 第50-53页 |
| 4.2.2 三维空间正交小波基的形式 | 第53-55页 |
| 4.2.3 三维离散小波变换的S.Mallat实现 | 第55-56页 |
| 4.3 基于三维小波变换的序列图像目标检测算法 | 第56-62页 |
| 4.3.1 三维小波分解的小波基选择和分解尺度选择 | 第56-59页 |
| 4.3.2 图像形态学滤波 | 第59-60页 |
| 4.3.3 基于图像局部能量的阈值分割 | 第60-62页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |