復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法研究

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復雜背景下的紅外弱小目標檢測方法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
abstract第6-7頁
注釋表第12-13頁
縮略詞第13-14頁
第一章 緒論第14-26頁
    1.1 課題的研究背景和意義第14-15頁
    1.2 課題的國內外研究概況第15-25頁
        1.2.1 基于單幀圖像的紅外弱小目標檢測方法第15-22頁
        1.2.2 基于序列圖像的紅外弱小目標檢測方法第22-25頁
    1.3 本文的章節安排及創新點第25-26頁
        1.3.1 本文的章節安排第25頁
        1.3.2 本文的主要創新點第25-26頁
第二章 基于多尺度紅外超像素圖像模型的弱小目標檢測第26-39頁
    2.1 引言第26-27頁
    2.2 IPI模型第27-28頁
    2.3 多尺度ISI模型第28-32頁
        2.3.1 簡單線性迭代聚類超像素第28-30頁
        2.3.2 ISI模型及其求解第30-31頁
        2.3.3 方法流程第31-32頁
    2.4 實驗結果與分析第32-38頁
        2.4.1 實驗設置第32-33頁
        2.4.2 本章方法的有效性第33-35頁
        2.4.3 不同紅外弱小目標檢測方法的性能比較第35-38頁
    2.5 本章小結第38-39頁
第三章 基于分數階函數的重加權低秩與稀疏逼近的紅外弱小目標檢測第39-53頁
    3.1 引言第39-40頁
    3.2 FRLSA模型第40-44頁
        3.2.1 基于分數階函數的重加權機制第40-42頁
        3.2.2 FRLSA模型及其求解第42-43頁
        3.2.3 方法流程第43-44頁
    3.3 實驗結果與分析第44-52頁
        3.3.1 本章方法的有效性第44-46頁
        3.3.2 參數分析第46-48頁
        3.3.3 不同紅外弱小目標檢測方法的性能比較第48-52頁
    3.4 本章小結第52-53頁
第四章 基于內容感知的紅外塊組模型的弱小目標檢測第53-68頁
    4.1 引言第53-54頁
    4.2 IPG模型第54-55頁
    4.3 具有內容感知的IPG模型第55-59頁
        4.3.1 非局部塊秩第55-56頁
        4.3.2 自適應低秩與稀疏矩陣恢復算法第56-57頁
        4.3.3 方法流程第57-58頁
        4.3.4 復雜度分析第58-59頁
    4.4 實驗結果與分析第59-66頁
        4.4.1 本章方法的有效性第59-62頁
        4.4.2 參數分析第62-63頁
        4.4.3 不同紅外弱小目標檢測方法的性能比較第63-66頁
    4.5 本章小結第66-68頁
第五章 總結和展望第68-71頁
    5.1 本文的主要工作第68頁
    5.2 本文方法比較第68-70頁
    5.3 進一步的研究工作及展望第70-71頁
參考文獻第71-84頁
致謝第84-85頁
在學期間的研究成果及發表的學術論文第85頁

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