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红外动态目标检测算法研究
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红外动态目标检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-17页
　　· 课题的研究背景及意义第9-13页
　　　　· 数字图像处理的起源与应用第9-10页
　　　　· 目标检测的应用背景和方法第10页
　　　　· 红外热成像技术原理及应用现状第10-12页
　　　　· 本课题的研究意义第12页
　　　　· 本文的研究内容第12-13页
　　· 红外动态目标检测技术研究现状第13-16页
　　　　· 包含动态目标的红外图像特性分析第13页
　　　　· 红外动态目标检测技术简介第13-16页
　　· 论文内容安排第16-17页
2 小波理论与分形理论简介第17-35页
　　· 小波变换基本概念第18-25页
　　　　· 小波基第18-19页
　　　　· 常用小波函数第19-22页
　　　　· 连续小波变换——CWT第22页
　　　　· 离散小波变换——DWT第22-23页
　　　　· 多分辨率分析第23-24页
　　　　· Mattet 金字塔算法第24-25页
　　· 分形几何概述第25-34页
　　　　· 分形的基本概念第25-26页
　　　　· 分形维数的定义第26-31页
　　　　· 自相似和自仿射第31页
　　　　· 常用的分形模型——分形布朗运动第31-33页
　　　　· 分形理论的应用现状第33-34页
　　· 本章小结第34-35页
3 红外图像去噪第35-57页
　　· 基本滤波去噪方法第35-45页
　　　　· 空域滤波第35-42页
　　　　· 频域滤波第42-45页
　　· 小波红外图像去噪第45-53页
　　　　· 图像的小波变换第46-47页
　　　　· 图像小波去噪原理及方法第47-48页
　　　　· 阈值去噪方法第48-53页
　　· 图像去噪仿真及小波基的选取第53-56页
　　· 本章小结第56-57页
4 基于分形的红外目标检测第57-91页
　　· 分形目标检测的研究现状第57-59页
　　　　· 基于分形理论的目标检测与其它目标检测算法的不同第57-59页
　　　　· 分形理论用于红外目标检测原理第59页
　　· 基于分形维数的目标检测第59-71页
　　　　· 基于分形布朗运动模型的Peleg 的ε——双毯法第60-63页
　　　　· 基于分形布朗运动模型的功率谱密度方法第63-66页
　　　　· 基于分形布朗运动的灰度变化方法第66-68页
　　　　· Keller 的盒子维法第68-70页
　　　　· B.B.Chaudhuri 的差分盒维数法第70-71页
　　· 基于其它分形特征参数的目标检测算法第71-73页
　　　　· 基于D 维面积K 的目标检测算法第71-72页
　　　　· 基于分形模型拟合误差的目标检测算法第72-73页
　　· 多尺度分形参数的目标检测算法第73-77页
　　　　· 多尺度分形维数的目标检测算法第74-75页
　　　　· 多尺度D 维面积K 的目标检测算法第75-76页
　　　　· 多尺度分形模型拟合误差的目标检测算法第76-77页
　　· 一种新的基于分形理论的目标检测算法第77-80页
　　　　· 一种新的多尺度D 维面积K 计算方法第77-79页
　　　　· 一种多尺度D 维面积K 和分形维数结合使用的目标检测算法第79-80页
　　· 基于MKD 结果的图像阈值分割第80-85页
　　　　· 阈值分割的原理第80-81页
　　　　· 确定分割阈值的方法第81-85页
　　· 伪目标排除第85-86页
　　· 实验结果分析第86-90页
　　· 本章小结第90-91页
5 结论与展望第91-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-98页
附录第98页

本篇论文共98页，点击这进入下载页面。
 
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