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复杂云背景中小目标检测的背景抑制方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
    1.2 小目标检测的背景抑制算法研究现状第9-13页
    1.3 本文的主要研究内容第13-15页
第2章 红外探测系统小目标特性及成像模型研究第15-34页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 红外小目标图像简介第16-17页
    2.3 红外小目标图像特性分析第17-26页
        2.3.1 红外小目标特性分析第18-19页
        2.3.2 红外小目标图像背景特性分析研究第19-21页
        2.3.3 红外小目标图像噪声特性分析第21-26页
    2.4 小目标成像模型的推导第26-31页
    2.5 红外小目标检测的技术难点第31-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第3章 红外小目标图像的背景抑制方法第34-51页
    3.1 红外图像灰度特性第34-36页
    3.2 几种传统的背景抑制算法第36-48页
        3.2.1 权值固定的背景估计算法第36-40页
        3.2.2 中值滤波与最大中值滤波算法第40-42页
        3.2.3 局部灰度特性算法第42-44页
        3.2.4 高通滤波算法第44-47页
        3.2.5 小波背景抑制算法第47-48页
    3.3 红外小目标图像的背景抑制原理第48-50页
        3.3.1 红外弱小目标图像背景抑制方法分析第48-50页
        3.3.2 红外弱小目标图像背景抑制方法的评价第50页
    3.4 本章小结第50-51页
第4章 数学形态学红外小目标背景抑制算法第51-67页
    4.1 灰度形态学基本原理第51-53页
    4.2 灰度形态学背景抑制 Top-Hat 方法第53-62页
        4.2.1 次序数学形态学 Top-Hat 方法第56-58页
        4.2.2 柔性数学形态学 Top-Hat 方法第58-62页
    4.3 实验结果与分析第62-65页
    4.4 本章小节第65-67页
结论第67-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第73-75页
致谢第75页

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