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红外弱小目标检测算法研究

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红外弱小目标检测算法研究
论文目录
 
致谢第1-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-15页
第1章 绪论第15-26页
  1.1 课题背景及研究意义第15-16页
  1.2 红外弱小目标检测技术发展现状和趋势第16-25页
    1.2.1 top-hat变换第17-18页
    1.2.2 max-mean和max-median滤波器第18-19页
    1.2.3 基于信息熵的方法第19-21页
    1.2.4 主成分分析第21-22页
    1.2.5 非参数回归第22-25页
  1.3 本人主要工作及结构安排第25-26页
第2章 红外图像特征分析第26-34页
  2.1 概述第26-27页
  2.2 红外图像特征简介第27-32页
  2.3 评价指标第32-33页
  2.4 本章小结第33-34页
第3章 基于改进TDLMS的红外弱小目标检测算法第34-44页
  3.1 引言第34页
  3.2 传统TDLMS滤波器简介第34-35页
  3.3 双向TDLMS滤波器第35-39页
    3.3.1 概述第35页
    3.3.2 噪声估计第35-37页
    3.3.3 自适应步长第37页
    3.3.4 双向滤波第37-38页
    3.3.5 目标检测第38-39页
  3.4 仿真实验第39-42页
  3.5 本章小结第42-44页
第4章 基于主曲率函数的红外弱小目标检测算法第44-59页
  4.1 引言第44页
  4.2 主曲率概述第44-45页
  4.3 主曲率函数滤波第45-46页
  4.4 参数优化第46-50页
  4.5 仿真实验第50-58页
    4.5.1 合成图像上的仿真实验第50-54页
    4.5.2 实际图像上的仿真实验第54-58页
  4.6 本章小结第58-59页
第5章 红外弱小目标检测算法融合第59-69页
  5.1 引言第59页
  5.2 机器学习方法简介第59-62页
    5.2.1 神经网络第59-61页
    5.2.2 支持向量机第61-62页
    5.2.3 逻辑回归第62页
  5.3 检测算法融合第62-64页
  5.4 仿真实验第64-68页
  5.5 本章小结第68-69页
第6章 总结和展望第69-71页
  6.1 主要工作与创新点第69页
  6.2 后续研究工作第69-71页
攻读学位期间主要的研究成果第71-72页
参考文献第72-78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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