低对比度弱小目标检测算法研究

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低对比度弱小目标检测算法研究

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低对比度弱小目标检测算法研究

论文目录
第一章绪论	第1-13 页
· 课题背景和意义	第7 页
· 弱小目标检测的特点	第7-9 页
· 国内外最新成果和发展动态	第9-10 页
· 论文任务和主要工作内容	第10-11 页
· 主要研究成果	第11-13 页
第二章基于灰度形态学和邻域熵值的弱小目标检测方法研究	第13-23 页
· 熵的定义	第13 页
· 图像的邻域熵	第13-14 页
· 灰度形态学	第14-17 页
· 形态学的基本思想	第14-15 页
· 灰度图像的形态学运算	第15-16 页
· 结构元素对形态处理效果的影响	第16-17 页
· 检测流程	第17-18 页
· 实验结果	第18-22 页
· 小结	第22-23 页
第三章基于分形曲面的尺度变化率特征的弱小目标检测方法研究	第23-32 页
· 分形的定义	第23 页
· 图像的分形模型	第23-25 页
· 分形技术应用于人造目标的检测	第25-27 页
· 分形曲面的尺度变化率特征	第27 页
· 分形特征的计算	第27-28 页
· 实验结果	第28-31 页
· 小结	第31-32 页
第四章基于遗传算法优化的自适应模板匹配方法研究	第32-43 页
· 归一化相关函数	第32-33 页
· 自适应模板修正	第33-34 页
· 初始模板确定	第33-34 页
· 中心加权修正	第34 页
· 基于滤波与预测的模板图像更新策略	第34 页
· 遗传算法优化	第34-40 页
· 遗传算法概要	第35-37 页
· 遗传算法的运算过程	第37-38 页
· 遗传算法的具体实现	第38-40 页
· 实验结果	第40-42 页
· 小结	第42-43 页
第五章基于小波多分辨率分析和数据融合技术的弱小目标检测方法研究	第43-52 页
· 图像的小波多分辨率分析	第43-47 页
· 小波变换的概念	第43-44 页
· 多分辨率分析	第44-45 页
· 二维离散小波变换的Mallat算法	第45-47 页
· 数据融合技术	第47-49 页
· 加权平均法进行数据融合	第48 页
· 权的最优分配原则	第48-49 页
· 实验流程和结果	第49-51 页
· 小结	第51-52 页
第六章软硬件实验系统与算法评价	第52-65 页
· 衡量算法性能的指标	第52-53 页
· 虚警率和漏警率	第52-53 页
· 系统增益	第53 页
· 算法复杂度	第53 页
· 图像对比度	第53 页
· 算法的软件初步验证	第53-61 页
· 实时硬件实验系统	第61-64 页
· 高速图像处理系统结构	第61-62 页
· 硬件实验系统	第62-64 页
· 小结	第64-65 页
第七章总结与展望	第65-67 页
致谢	第67-68 页
参考文献	第68-72 页
附录	第72页

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