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第一章绪论
1.1选题背景及意义
1.2红外探测器的发展现状
1.3红外探测器存在的问题
1.4论文工作
1.5论文结构
第二章红外焦平面阵列非均匀性校正
2.1非均匀性的来源及表现
2.2非均匀性校正的必要性
2.3非均匀性的定义及度量方法
2.3.1非均匀性的定义
2.3.2非均匀性度量方法
2.4非均匀性校正算法
2.4.1基于参考辐射源的校正
2.4.2基于场景的校正
2.5非均匀性校正算法优缺点的比较
2.6本章小结
第三章神经网络模型及自适应学习算法
3.1神经网络基础知识
3.1.1人工神经元模型
3.1.2网络类型
3.2 BP神经网络
3.2.1BP网络结构
3.2.2 BP网络的学习过程
3.2.3自适应学习算法
3.3本章小结
第四章神经网络非均匀性校正中若干问题研究
4.1网络结构设计
4.2校正实现过程
4.3网络关键技术
4.3.1隐含层算法
4.3.2步长和误差阈值的选取
4.3.3网络训练初始权值的选取
4.4考虑场景静止时的非均匀性校正处理方法
4.4.1场景静止时的非均匀性校正处理方法
4.4.2考虑场景静止与否仿真结果比较
4.5本章小结
第五章红外焦平面阵列盲元检测与补偿算法研究
5.1 IRFPA盲元的产生及表现形式
5.1.1盲元的定义
5.1.2盲元的产生原因
5.2盲元检测算法研究
5.2.1基于双参照源的检测
5.2.2基于国标的检测
5.2.3基于统计量的检测
5.2.4本文提出的方法—将小波滤波和“3σ”原则相结合的盲元检测方法
5.3盲元补偿算法研究
5.3.1线性插值法
5.3.2中值滤波法
5.3.3改进的盲元补偿算法
5.4本章小结
第六章硬件结构及设计原理
6.1系统设计思想
6.2系统组成
6.3系统主要模块设计
6.3.1 A/D转换电路
6.3.2 DSP模块
6.3.3 FPGA模块
6.3.4 D/A转换电路
6.4本章小结
第七章总结与展望
7.1研究工作总结
7.2后续工作展望
参考文献
硕士期间发表论文
致谢