基于特征融合的红外目标识别研究

目录

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摘要

第1章绪论

1．1课题背景及研究意义

1．2国内外研究现状

1．3本文主要内容和工作安排

1．4本文主要结构设计

第2章红外目标识别的基础原理和方法

2．1红外图像的预处理方法

2．1．1加权平均灰度化图像

2．1．2高斯滤波算法去除燥声

2．1．3灰度直方图均衡化图像处理

2．2目标识别的影响因素

2．3目标识别的性能评价方法

2．4本章小结

第3章红外图像的目标特征融合算法

3．1概述

3．2目标选择与特征提取

3．3．1全局颜色特征

3．3．2局部运动特征

3．3．3局部边缘特征

3．4目标特征数据信息的融合处理

3．5目标特征库的建立

3．6本章小结

第4章基于特征融合的序列蒙特卡罗识别算法

4．1序列蒙特卡罗算法建立

4．1．1贝叶斯估计应用

4．1．2蒙特卡罗积分的应用

4．1．3重要性采样技术的引用

4．1．4序列重要性采样方法实现

4．2基于特征融合的序列蒙特卡罗识别应用

4．2．1粒子状态转移模型的建立

4．2．2融合特征与观测模型的应用

4．2．3特征融合的序列蒙特卡罗算法建立

4．2．4实验结果与分析

4．3本章小结

第5章基于特征融合的优化SOFM网络识别

5．1粒子群优化算法的建立

5．1．1粒子群优化基本思想

5．1．2优化算法流程

5．2．1网络结构建立

5．2．2网络应用特点

5．2．3 SOFM神经网络应用分类及参数设定

5．3粒子群优化SOFM神经网络的实现

5．4实验结果与分析

5．5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢