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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,
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。
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