红外序列图像中弱小目标检测方法研究

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红外序列图像中弱小目标检测方法研究

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红外序列图像中弱小目标检测方法研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-13 页
第1章绪论	第13-29 页
· 课题研究的背景、意义及来源	第13-14 页
· 红外弱小目标检测技术的有关概念和基本理论	第14-19 页
· 红外弱小目标定义	第14-15 页
· 红外弱小目标检测的基本理论	第15-18 页
· 红外弱小目标检测的难点	第18-19 页
· 红外弱小目标检测算法的研究现状与发展	第19-26 页
· 跟踪前检测算法	第19-22 页
· 检测前跟踪算法	第22-26 页
· 论文内容安排和主要研究成果	第26-29 页
第2章基于空域模型红外弱小目标的检测方法	第29-54 页
· 引言	第29 页
· 红外图像的空域模型和特性分析	第29-34 页
· 红外小目标场景图像的空域数学模型	第29-30 页
· 目标和背景特性分析	第30-34 页
· 基于小波分析的小目标检测方法理论	第34-46 页
· 小波变换和 Mallat算法	第34-36 页
· 信号奇异性检测理论	第36-43 页
· 阈值分割技术	第43-46 页
· 基于小波分析和管道滤波的多帧检测算法	第46-52 页
· 算法实现步骤	第46-51 页
· 仿真结果和分析	第51-52 页
· 本章小结	第52-54 页
第3章基于时域模型红外弱小目标的检测方法	第54-70 页
· 引言	第54 页
· 红外小目标场景图像的时域数学模型	第54-60 页
· 背景像素时域模型	第54-55 页
· 目标像素时域模型	第55 页
· 杂波像素时域模型	第55-56 页
· 基于一维小波变换的红外弱小目标检测算法	第56-60 页
· 基于灰度形态学背景抑制的红外弱小目标检测算法	第60-66 页
· 灰度形态学基础	第61-62 页
· Top-Hat算子及性质	第62-63 页
· 结构元素的选取方法	第63-65 页
· 基于灰度形态学的红外弱小目标检测算法	第65-66 页
· 红外弱小目标时空域融合的检测算法	第66-68 页
· 算法实现步骤	第67-68 页
· 仿真结果和分析	第68 页
· 本章小结	第68-70 页
第4章贝叶斯滤波技术的研究	第70-106 页
· 引言	第70-71 页
· 递推贝叶斯滤波原理	第71-73 页
· 非线性动态系统的描述	第71 页
· 递推贝叶斯滤波原理	第71-72 页
· 状态估计方法	第72-73 页
· 蒙特卡罗积分	第73 页
· 粒子滤波的基本算法	第73-77 页
· 重要性采样	第73-74 页
· 序列重要性采样算法	第74-76 页
· 标准粒子滤波算法	第76-77 页
· 粒子滤波的退化现象及消除方法	第77-85 页
· 退化现象	第77-78 页
· 重采样	第78-83 页
· 重要性密度函数	第83-85 页
· 粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法仿真比较	第85-93 页
· 一维非线性、非高斯系统的仿真和结果分析	第85-88 页
· 二维方位跟踪的仿真和结果分析	第88-93 页
· Unscented粒子滤波器	第93-100 页
· U变换	第94-95 页
· UKF算法	第95-97 页
· UPF算法	第97-98 页
· UPF改进算法	第98-100 页
· UPF算法的仿真和结果分析	第100-102 页
· UPF改进算法的仿真和结果分析	第102-104 页
· 本章小结	第104-106 页
第5章基于粒子滤波的检测前跟踪算法	第106-129 页
· 引言	第106-107 页
· 基于粒子滤波的TBD问题描述	第107-109 页
· 系统模型	第107 页
· 观测模型	第107-109 页
· 贝叶斯框架下TBD问题的解决思路	第109-122 页
· 基于粒子滤波的TBD算法实现过程	第110-112 页
· 基于粒子滤波的TBD算法仿真分析	第112-116 页
· 算法性能分析	第116-121 页
· 算法复杂度分析	第121-122 页
· 基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法	第122-127 页
· 算法方案	第122-123 页
· 算法流程	第123-125 页
· 仿真结果和分析	第125-127 页
· 本章小结	第127-129 页
结论	第129-132 页
参考文献	第132-141 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第141-142 页
致谢	第142-143 页
个人简历	第143页

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