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红外成像目标检测与识别方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·研究背景及意义第12-13页
   ·研究动态与发展现状第13-18页
     ·图像预处理第13-15页
     ·图像信息融合第15-16页
     ·目标检测与分割第16-17页
     ·目标识别第17-18页
   ·论文的主要研究内容与章节安排第18-20页
第二章 红外图像预处理第20-36页
   ·引言第20页
   ·多源图像配准技术第20-28页
     ·图像序列抖动补偿第20-24页
     ·可见光与红外图像配准第24-28页
   ·红外图像增强技术第28-35页
     ·红外图像噪声平滑第28-31页
     ·红外图像杂波抑制第31-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 基于多尺度分解的多源图像融合第36-54页
   ·引言第36-37页
   ·基于小波多分辨分析的多源图像融合第37-44页
     ·图像的小波分解与Mallat算法第37-38页
     ·基于小波变换的可见光与红外图像融合算法第38-40页
     ·仿真实验与分析第40-44页
   ·基于Contourlet多尺度几何分析的多源图像融合第44-48页
     ·Contourlet变换基本理论第44-45页
     ·基于Contourlet变换的可见光与红外图像融合算法第45-46页
     ·仿真实验与分析第46-48页
   ·基于能量与区域相关性的双波段红外弱小目标融合检测第48-52页
     ·能量与区域相关性融合准则第48-50页
     ·融合检测算法的原理与设计第50-51页
     ·仿真实验与分析第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第四章 红外图像弱小目标检测第54-68页
   ·引言第54-55页
   ·非平稳背景下的红外弱小目标检测第55-62页
     ·M估计的基本理论第55-56页
     ·检测算法的原理与设计第56-59页
     ·仿真实验与分析第59-62页
   ·基于移动加权管道滤波的红外弱小目标序列检测第62-67页
     ·管道滤波的基本原理第62-63页
     ·序列检测算法的原理与设计第63-66页
     ·仿真实验与分析第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第五章 红外图像面目标分割第68-84页
   ·引言第68页
   ·图像分割的性能评价指标第68-71页
   ·传统的红外图像分割方法第71-75页
     ·最大熵法第72-73页
     ·最大类间方差法及其改进算法第73-74页
     ·仿真实验与分析第74-75页
   ·基于均值漂移的红外图像分割第75-79页
     ·均值漂移的基本理论第75-77页
     ·基于均值漂移的红外图像分割算法第77-78页
     ·仿真实验与分析第78-79页
   ·基于标准割与均值漂移相结合的红外图像分割第79-83页
     ·标准割的基本理论第79-81页
     ·基于标准割与均值漂移相结合的红外图像分割算法第81-82页
     ·仿真实验与分析第82-83页
   ·本章小结第83-84页
第六章 红外目标识别第84-102页
   ·引言第84页
   ·图像目标特征提取第84-90页
     ·主分量分析法第85-87页
     ·独立分量分析法第87-90页
   ·基于距离函数准则的Fast ICA红外目标特征提取第90-95页
     ·算法原理与设计第91-93页
     ·仿真实验与分析第93-95页
   ·基于Hadamard纠错码的K-近邻红外多目标分类第95-100页
     ·纠错输出码与Hadamard纠错码第96-98页
     ·基于Hadamard码的K-近邻红外多目标分类算法第98-99页
     ·仿真实验与分析第99-100页
   ·本章小结第100-102页
第七章 总结与展望第102-104页
   ·总结第102-103页
   ·展望第103-104页
致谢第104-106页
参考文献第106-120页
作者在读期间的研究成果第120-121页

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