小目标红外图像检测技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·频率合成技术的发展 | 第10-11页 |
| ·红外成像技术的发展现状 | 第11-12页 |
| ·红外小目标检测研究现状和发展趋势 | 第12-16页 |
| ·红外图像预处理 | 第12-13页 |
| ·红外小目标检测 | 第13-15页 |
| ·红外小目标跟踪 | 第15-16页 |
| ·本文研究的主要内容和结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 红外小目标图像的特征分析 | 第17-22页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像特征分析 | 第17-21页 |
| ·成像特征分析 | 第17-19页 |
| ·背景特征分析 | 第19-20页 |
| ·噪声特征分析 | 第20页 |
| ·目标特征分析 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 红外图像预处理 | 第22-30页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·常规预处理 | 第22-25页 |
| ·常规滤波法 | 第22-24页 |
| ·多级滤波法 | 第24-25页 |
| ·背景抑制 | 第25-29页 |
| ·基本背景预测方法 | 第26-28页 |
| ·自适应权值背景预测方法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 红外小目标运动检测方法 | 第30-46页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·基于高阶累积量的红外小目标检测方法 | 第30-34页 |
| ·高阶累积量原理 | 第30-31页 |
| ·高阶累积量实现方法 | 第31-33页 |
| ·改进高阶累积量方法 | 第33-34页 |
| ·基于模糊推理的红外小目标检测 | 第34-37页 |
| ·模糊推理概述 | 第34-35页 |
| ·检测算法 | 第35-37页 |
| ·基于多特种融合的焦点对象跟踪检测算法 | 第37-45页 |
| ·多特征分析 | 第38-41页 |
| ·多特征融合技术 | 第41-42页 |
| ·基于决策级融合的目标检测 | 第42-44页 |
| ·基于特征级融合的目标检测 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 红外小目标运动检测算法仿真 | 第46-57页 |
| ·数据预处理仿真设计 | 第46-49页 |
| ·中值滤波 | 第46-48页 |
| ·高通滤波 | 第48-49页 |
| ·预处理分析 | 第49页 |
| ·改进高阶累积量仿真设计 | 第49-53页 |
| ·参数选取分析 | 第49-50页 |
| ·仿真实验结果 | 第50-53页 |
| ·模糊推理算法仿真设计 | 第53-55页 |
| ·特征融合目标检测方法仿真设计 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 硬件设计实现和验证 | 第57-68页 |
| ·硬件平台设计 | 第57-63页 |
| ·平台功能设计 | 第57页 |
| ·功能模块划分 | 第57-58页 |
| ·工作流程 | 第58-59页 |
| ·关键处理芯片选择 | 第59-60页 |
| ·PCI 配置 | 第60-63页 |
| ·算法模块化优化 | 第63-64页 |
| ·调试和功能解决 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 结论 | 第68-70页 |
| ·本文的主要贡献 | 第68页 |
| ·下一步工作的展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
