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声明
第1章 绪论
1.1论文研究背景与意义
1.2红外自动目标识别方法的研究现状
1.2.1传统自动目标识别方法
1.2.2知识基自动目标识别方法
1.2.3模型基自动目标识别方法
1.2.4多传感器融合自动目标识别方法
1.2.5其它目标识别方法
1.3论文的研究思路与主要研究内容
1.3.1论文的研究思路
1.3.2论文的主要研究内容
1.4论文的结构安排
参考文献
第2章 基于小波前向后向扩散的红外图像降噪与边缘增强算法
2.1引言
2.2红外图像噪声分析
2.3小波扩散
2.3.1非线性扩散
2.3.2二进小波
2.3.3小波扩散
2.4红外图像降噪与边缘增强算法
2.4.1基于尺度与空间一致性的边缘映射
2.4.2小波前向后向扩散
2.4.3基于小波前向后向扩散的红外图像降噪与边缘增强算法
2.5实验结果与讨论
2.6小结
参考文献
第3章 基于非下采样Contourlet自适应扩散滤波的红外图像降噪
3.1引言
3.2多尺度几何分析
3.2.1自适应多尺度几何分析
3.2.2非自适应多尺度几何分析
3.3非下采样Contourlet变换
3.3.1 Contourlet变换
3.3.2非下采样Contourlet变换
3.4基于非下采样Contourlet自适应扩散滤波的红外图像降噪算法
3.4.1拉普拉斯金字塔扩散降噪
3.4.2非下采样Contourlet多尺度自适应扩散滤波降噪
3.4.3基于非下采样Contourlet自适应扩散滤波的红外图像降噪算法
3.5实验结果与讨论
3.6小结
参考文献
第4章 基于广义混沌混合PSO的红外图像快速分割
4.1引言
4.2红外图像分割概述
4.2.1图像分割的定义
4.2.2红外图像分割的研究现状
4.3二维模糊划分最大熵分割
4.3.1模糊划分熵
4.3.2二维模糊划分最大熵分割
4.4广义PSO模型
4.4.1PSO算法
4.4.2广义PSO模型
4.5基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法
4.5.1广义混沌混合PSO算法
4.5.2基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法
4.6实验结果与讨论
4.7小结
参考文献
第5章 基于小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割
5.1引言
5.2基于水平集的图像分割方法
5.2.1水平集方法
5.2.2基于边界的活动轮廓模型水平集图像分割方法
5.2.3基于Chan-Vese模型的水平集图像分割方法
5.3基于小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割算法
5.3.1基于小波变换的改进Chan-Vese模型
5.3.2基于小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割算法
5.4实验结果与讨论
5.5小结
参考文献
第6章 基于KPCA联合并联抑制神经网络变换的红外目标识别
6.1引言
6.2联合神经网络变换
6.2.1主成分分析
6.2.2广义Hebbian算法
6.2.3联合神经网络变换
6.3基于KPCA并联抑制神经网络变换的红外目标识别
6.3.1核主成分分析
6.3.2核Hebbian算法
6.3.3广义并联抑制神经元模型
6.3.4 KPCA联合并联抑制神经网络变换
6.4实验结果与讨论
6.5小结
参考文献
第7章 总结与展望
7.1论文的研究工作总结
7.2有待进一步研究的问题
攻读博士学位期间完成的论文
致谢