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基于图像稀疏表示的红外小目标检测与跟踪算法研究

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基于图像稀疏表示的红外小目标检测与跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-27页
  · 研究背景和研究意义第15-18页
  · 国内外研究现状第18-24页
    · 红外小目标检测第18-22页
    · 红外目标跟踪第22-24页
  · 本文的结构及主要创新点第24-27页
第二章 红外小目标检测与跟踪算法概述第27-47页
  · 经典的红外小目标检测算法第27-41页
    · 空域和频域滤波算法第27-32页
    · 形态学滤波算法第32-34页
    · 基于背景预测的算法第34-37页
    · 基于小波变换的算法第37-39页
    · 基于机器学习的算法第39-41页
  · 经典的红外目标跟踪算法第41-46页
    · 基于均值移位的跟踪算法第41-44页
    · 基于粒子滤波的跟踪算法第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第三章 基于图像稀疏表示的红外小目标检测第47-74页
  · 图像的稀疏表示理论第47-53页
    · 最优化问题及i_2 范数最优解第47-48页
    · I_p 范数最优解第48-52页
    · (P_0 ) 问题第52-53页
  · 稀疏表示模型的求解方法第53-58页
    · 基于贪婪算法的求解方法第54-56页
    · 基于凸松弛的求解方法第56-58页
  · 基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法第58-73页
    · 基于改进高斯模型的目标模型第58-61页
    · 图像稀疏表示模型第61-62页
    · 超完备字典的建立第62-65页
    · 红外小目标的判定第65-67页
    · 实验结果及其分析第67-73页
  · 本章小结第73-74页
第四章 基于字典学习的红外小目标检测算法第74-92页
  · 字典构造方法第74-78页
    · 基于解析数学的字典第74-77页
    · 字典学习第77-78页
  · 最优字典的构造第78-81页
    · K-means 算法第78-79页
    · 基于K-means 的K-SVD 算法第79-81页
  · 基于字典学习的红外小目标检测算法第81-91页
    · 最优超完备红外小目标字典第82-84页
    · 基于背景重构的杂波抑制第84-86页
    · 实验结果及其分析第86-91页
  · 本章小结第91-92页
第五章 基于图像稀疏表示的红外目标跟踪算法第92-108页
  · 粒子滤波框架第92-97页
    · 非线性贝叶斯跟踪模型第92-93页
    · 序贯重要性采样算法第93-95页
    · 退化问题及重采样方法第95-97页
  · 基于图像稀疏表示的红外目标跟踪算法第97-107页
    · 基于稀疏表示的目标观测模型第97-99页
    · 基于在线学习的目标子空间更新第99-101页
    · 基于图像稀疏表示的红外目标跟踪算法第101-102页
    · 实验结果及其分析第102-107页
  · 本章小结第107-108页
第六章 总结与展望第108-111页
  · 主要工作与创新点第108-109页
  · 后续研究工作第109-111页
参考文献第111-118页
致谢第118-119页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第119-120页
附件第120页

本篇论文共120页,点击这进入下载页面
 
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