基于深度学习的红外弱小目标相关滤波跟踪算法研究



基于深度学习的红外弱小目标相关滤波跟踪算法研究

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基于深度学习的红外弱小目标相关滤波跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-21页
1.1 引言	第10-11页
1.2 红外弱小目标跟踪算法概述	第11-14页
1.2.1 红外弱小目标特征分析	第12-13页
1.2.2 主流红外弱小目标跟踪算法	第13-14页
1.2.3 红外弱小目标跟踪的技术难点	第14页
1.3 基于深度学习的弱小目标跟踪算法概述	第14-15页
1.4 国内外研究现状和研究意义	第15-17页
1.5 目标跟踪评价方法与评价指标	第17-18页
1.6 本文主要内容与结构安排	第18-19页
1.7 本文的主要贡献与创新	第19-21页
第二章红外目标跟踪及深度学习的相关理论	第21-33页
2.1 红外图像分层算法	第21-22页
2.2 相关滤波跟踪算法	第22-24页
2.3 卷积神经网络	第24-27页
2.3.1 卷积层	第24页
2.3.2 池化层	第24-26页
2.3.3 激活函数	第26页
2.3.4 全连接层	第26页
2.3.5 经典的卷积神经网络	第26-27页
2.4 卡尔曼滤波器	第27-30页
2.5 TLD目标跟踪模型	第30-32页
2.6 本章小结	第32-33页
第三章红外目标跟踪数据集预处理	第33-43页
3.1 红外图像细节层噪声分析	第33-34页
3.2 红外图像分层增强	第34-38页
3.2.1 背景层图像增强	第35-37页
3.2.2 细节层图像增强	第37-38页
3.2.3 融合图像去伪像	第38页
3.3 分层增强效果测试	第38-42页
3.3.1 增强效果客观指标测试	第39页
3.3.2 增强效果主观测试	第39-42页
3.4 本章小结	第42-43页
第四章红外弱小目标的相关滤波稳定跟踪算法	第43-61页
4.1 算法框架与思路	第43-44页
4.2 红外弱小目标稳定跟踪实现	第44-51页
4.2.1 目标丢失重补方法	第44-47页
4.2.2 背景杂波抑制	第47-48页
4.2.3 多峰值能量检测实现目标精定位	第48-50页
4.2.4 自适应学习率更新	第50-51页
4.3 提取目标外观特征建模	第51-53页
4.4 弱小目标跟踪实验结果与分析	第53-59页
4.4.1 公开数据集定量测试	第53-57页
4.4.2 红外数据集定性测试	第57-59页
4.5 本章小结	第59-61页
第五章基于多层深度特征的红外小目标稳定跟踪	第61-72页
5.1 算法框架与思路	第61-62页
5.2 深度特征提取及验证	第62-64页
5.3 目标再检测	第64-65页
5.4 目标遮挡优化	第61-66页
5.5 模型更新	第66-67页
5.6 算法实现	第67页
5.7 实验结果与分析	第67-71页
5.7.1 公开数据集定量测试	第68-69页
5.7.2 算法鲁棒性数据集定性测试	第69-71页
5.8 本章小结	第71-72页
第六章全文总结与展望	第72-74页
6.1 论文工作总结	第72-73页
6.2 未来工作展望	第73-74页
致谢	第74-75页
参考文献	第75-81页
攻读硕士学位期间取得的成果	第81页

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