云杂波成像背景的红外运动弱小目标检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景以及研究的意义 | 第9页 |
| 1.2 相关技术的国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 云杂波成像背景抑制 | 第15-30页 |
| 2.1 问题的提出 | 第15-18页 |
| 2.1.1 单帧图像局部灰度统计特性 | 第15-17页 |
| 2.1.2 信号与杂波模型 | 第17-18页 |
| 2.2 基于时序差分的假设检验过程 | 第18-22页 |
| 2.2.1 像素时序差分统计模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 最佳全维检测算子及其近似结果 | 第19-22页 |
| 2.3 差分标准化最大值投影滤波器的设计 | 第22-24页 |
| 2.4 仿真实验设计与结果分析 | 第24-28页 |
| 2.4.1 实验设计与评价指标 | 第24-25页 |
| 2.4.2 仿真实验结果与分析 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 直线运动小目标的轨迹提取 | 第30-41页 |
| 3.1 Post-MTI 算法的实现过程 | 第30-34页 |
| 3.1.1 二维二值速度滤波 | 第30-33页 |
| 3.1.2 高精度最大似然条痕检测算法 | 第33-34页 |
| 3.2 对 Post-MTI 算法的两点改进 | 第34-37页 |
| 3.2.1 改进的一维二元速度滤波算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 改进的能量累积滤波算法 | 第36-37页 |
| 3.3 仿真实验设计与结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 小目标检测与跟踪系统软件设计 | 第41-49页 |
| 4.1 仿真软件系统设计 | 第41-42页 |
| 4.2 多帧图像检测与跟踪模块设计 | 第42-46页 |
| 4.3 仿真软件功能演示 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
