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基于注意机制的红外小目标检测与跟踪算法研究
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基于注意机制的红外小目标检测与跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-14 页
第1章 绪论第14-30 页
　　· 引言第14-15 页
　　· 研究背景、意义及来源第15-16 页
　　· 红外弱小目标检测技术的有关概念和基本理论第16-20 页
　　　　· 红外弱小目标定义第16-17 页
　　　　· 红外弱小目标检测的基本理论第17-20 页
　　　　· 红外弱小目标检测的难点第20 页
　　· 国内外研究现状第20-27 页
　　　　· 红外图像预处理第21-22 页
　　　　· 红外弱小目标检测第22-26 页
　　　　· 红外弱小目标跟踪第26-27 页
　　· 论文内容安排和主要研究成果第27-30 页
第2章 基于自适应形态学滤波器的红外小目标背景抑制第30-53 页
　　· 引言第30-31 页
　　· 红外图像特性分析及背景估计模型第31-36 页
　　　　· 图像模型的一般理论第31-32 页
　　　　· 红外序列图像的帧间差异性度量第32-33 页
　　　　· 红外序列图像组成第33-34 页
　　　　· 背景估计模型第34-36 页
　　· 常见的红外小目标预处理方法第36-45 页
　　　　· 高通模板滤波第36-37 页
　　　　· 中值减法滤波第37-38 页
　　　　· 局部标准差滤波第38-39 页
　　　　· 几种常见的频域高通滤波方法第39-41 页
　　　　· 数学形态学滤波第41-43 页
　　　　· 各种常见滤波方法的性能比较第43-45 页
　　· 基于自适应形态学滤波器的红外弱小目标背景抑制第45-49 页
　　　　· 遗传算法的构成要素第45-46 页
　　　　· 小生境技术第46-47 页
　　　　· 参数的自适应策略第47-48 页
　　　　· 适应度评价函数第48 页
　　　　· 解的编码及种群初始化第48-49 页
　　　　· 最优保存策略的小生境遗传算法的模型优化第49 页
　　· 实验结果与分析第49-52 页
　　· 本章小结第52-53 页
第3章 基于视觉注意机制的弱小目标检测第53-79 页
　　· 引言第53 页
　　· 传统的小目标检测方法第53-62 页
　　　　· 典型DBT目标检测算法第54-56 页
　　　　· 基于多帧能量累积的DBT目标检测算法第56-59 页
　　　　· 基于动态规划的TBD目标检测方法第59-61 页
　　　　· 基于多级假设检验的TBD目标检测算法第61-62 页
　　　　· 两类目标检测算法总结第62 页
　　· 基于视觉注意机制的红外小目标检测第62-73 页
　　　　· 视觉注意机制的目标检测基本原理第63-67 页
　　　　· 外场景图像的感兴趣区域提取第67-68 页
　　　　· 基于多特征融合的内场景检测方法第68-73 页
　　· 仿真结果与分析第73-78 页
　　· 本章小结第78-79 页
第4章 复杂背景条件下的弱小目标跟踪算法研究第79-104 页
　　· 引言第79-80 页
　　· 贝叶斯滤波原理第80-83 页
　　· 卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波第83-86 页
　　　　· 卡尔曼滤波第83-84 页
　　　　· 扩展卡尔曼滤波第84-86 页
　　· 粒子滤波原理第86-92 页
　　　　· 蒙特卡罗原理第86-87 页
　　　　· 序贯重要性采样(SIS)第87-89 页
　　　　· 退化现象第89-90 页
　　　　· 消除退化现象的方法第90-92 页
　　· 量子遗传粒子滤波算法第92-98 页
　　　　· 量子遗传算法基本原理第93-96 页
　　　　· 量子遗传粒子滤波算法的实现步骤第96-98 页
　　· 跟踪算法仿真实验第98-102 页
　　　　· 一维非线性、非高斯系统的仿真结果和分析第98-100 页
　　　　· 小目标视频序列的跟踪实验第100-102 页
　　· 本章小结第102-104 页
第5章 基于注意机制的红外弱小目标处理器的设计与实现第104-124 页
　　· 引言第104 页
　　· 系统的基本任务及功能指标第104-105 页
　　· 系统的硬件设计第105-111 页
　　　　· 系统的输入第106-107 页
　　　　· 计算量估计第107-108 页
　　　　· 系统的硬件设计第108-111 页
　　· 系统的软件设计及算法实现第111-118 页
　　　　· 系统工作流程第111-113 页
　　　　· 预处理算法实现第113-117 页
　　　　· 红外目标检测算法实现第117-118 页
　　· 实验结果第118-123 页
　　· 本章小结第123-124 页
结论第124-127 页
参考文献第127-139 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第139-141 页
致谢第141页

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