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复杂背景下红外小目标检测方法的研究

摘要第2-3页
ABSTRACT第3页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 红外检测系统发展状况,研究意义第8-10页
    1.3 课题的有关说明第10页
    1.4 论文的主要研究工作以及章节的安排第10-11页
        1.4.1 论文的主要研究工作第10页
        1.4.2 论文的章节安排第10-11页
第二章 红外小目标的特征第11-15页
    2.1 红外小目标的特征第11-14页
        2.1.1 红外小目标特征分析第11页
        2.1.2 红外小目标背景特征分析第11-12页
        2.1.3 红外小目标的噪音特征分析第12页
        2.1.4 红外小目标图像特征分析第12-14页
    2.2 本章小结第14-15页
第三章 红外小目标图象的预处理第15-23页
    3.1 概述第15页
    3.2 空域图象处理第15-19页
        3.2.1 均值滤波第15-16页
        3.2.2 线性加权滤波第16页
        3.2.3 中值滤波器第16-18页
        3.2.4 自适应门限的中值滤波器第18-19页
    3.3 巴特沃斯低通滤波第19-20页
    3.4 仿真及结果分析第20-22页
        3.4.1 仿真结果第20-21页
        3.4.2 结果分析第21-22页
    3.5 本章小结第22-23页
第四章红外小目标常用检测方法第23-31页
    4.1 红外小目标的常用检测方法第23-30页
        4.1.1 多级假设检验方法(MSHT)第23页
        4.1.2 灰度累积的检测方法第23-24页
        4.1.3 轨迹搜索的检测方法第24-25页
        4.1.4 神经网络方法第25页
        4.1.5 基于背景预测的红外小目标检测方法第25-30页
            4.1.5.1 基本背景预测方法第26页
            4.1.5.2 自适应背景预测法第26-27页
            4.1.5.3 边缘区域分类预测法第27-28页
            4.1.5.4 背景法的分析第28-30页
    4.2 本章小结第30-31页
第五章 基于小波变换的红外小目标检测第31-45页
    5.1 概述第31页
    5.2 小波相关知识第31-33页
        5.2.1 关于小波第31页
        5.2.2 小波变换第31-33页
        5.2.3 小波的性质和特点第33页
    5.3 基于小波分析及阙值处理的小目标检测算法第33-39页
        5.3.1 问题的提出第33-34页
        5.3.2 小波多分辩率分析第34-37页
        5.3.3 小波阙值去噪第37-39页
    5.4 分快边缘检测的目标分割第39-41页
    5.5 仿真结果及分析第41-44页
    5.6 小结第44-45页
第六章 总结与展望第45-46页
    6.1 工作总结第45页
    6.2 课题展望第45-46页
参考文献第46-48页
致谢第48-49页
攻读学位期间发表的学术论文目录第49-51页

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