红外背景、低信噪比条件下的小目标检测技术研究

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红外背景、低信噪比条件下的小目标检测技术研究

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红外背景、低信噪比条件下的小目标检测技术研究

论文目录
第1章绪论	第1-19 页
· 引言	第8-9 页
· 自动目标识别与跟踪方法及其发展趋势	第9-12 页
· 红外成像制导自动目标识别概述	第12-14 页
· 红外目标检测的研究现状	第14-17 页
· 论文的研究工作和结构安排	第17-19 页
· 论文的研究工作	第17-18 页
· 章节安排	第18-19 页
第2章红外图像特性分析	第19-31 页
· 引言	第19-20 页
· 图像模型的一般理论	第20-26 页
· 序列图像之间的帧间差异性度量	第26-27 页
· 红外图像的统计特性描述	第27-30 页
· 本章小结	第30-31 页
第3章红外起伏背景的统计特性分析	第31-38 页
· 引言	第31 页
· 背景图像的平稳特性	第31-35 页
· 背景的广义平稳特性	第31-32 页
· 背景的高斯分布特性	第32-35 页
· 起伏背景的空间相关长度计算	第35-36 页
· 本章小结	第36-38 页
第4章低信噪比条件下小目标检测技术研究	第38-54 页
· 引言	第38 页
· 红外图像的预处理技术	第38-43 页
· 灰度形态滤波理论	第38-40 页
· 基于形态滤波的预处理技术	第40-41 页
· 仿真结果	第41-43 页
· 非线性均值滤波器	第43-49 页
· 非线性均值滤波器结构	第43-45 页
· 非线性均值滤波器的统计特性	第45-47 页
· 非线性均值滤波器的特点	第47-49 页
· 背景抑制图像的噪声滤波技术	第49-53 页
· 本章小结	第53-54 页
第5章神经网络应用	第54-63 页
· 引言	第54 页
· BP网络	第54-59 页
· BP网络结构	第54-55 页
· BP网络中的神经元结构	第55-57 页
· BP算法的改进	第57 页
· 仿真结果	第57-59 页
· 神经网络预测器	第59-62 页
· 本章小结	第62-63 页
结论	第63-64 页
参考文献	第64-67 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第67-68 页
致谢	第68页

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