红外多光谱多个弱小运动目标的检测与跟踪技术研究



红外多光谱多个弱小运动目标的检测与跟踪技术研究

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红外多光谱多个弱小运动目标的检测与跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-28页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第12-14页
1.2 红外弱小目标图像的相关概念	第14-15页
1.3 国内外研究现状及分析	第15-25页
1.3.1 红外多光谱图像的目标检测	第15-19页
1.3.2 弱小运动目标的检测前跟踪	第19-21页
1.3.3 多个运动目标的检测与跟踪	第21-25页
1.4 本文主要研究内容	第25-28页
第2章基于BEMD的多光谱弱小目标融合检测方法	第28-56页
2.1 引言	第28页
2.2 多光谱图像目标融合检测的理论基础	第28-30页
2.3 经典的局部RX算法理论	第30-37页
2.3.1 经典RX算法检测模型的建立	第30页
2.3.2 基于广义似然比检验的检测算子的推导	第30-32页
2.3.3 经典RX算法检测性能的理论分析	第32-37页
2.4 经验模态分解理论（EMD）	第37-43页
2.4.1 一维经验模态分解（1D-EMD）	第37-39页
2.4.2 二维经验模态分解（BEMD）	第39-43页
2.5 基于BEMD的多光谱图像异常检测算法	第43-45页
2.6 弱小目标检测算法的实验验证	第45-55页
2.6.1 仿真实验结果分析	第46-52页
2.6.2 真实的红外多光谱图像测试	第52-55页
2.7 本章小结	第55-56页
第3章基于粒子滤波的单个弱小运动目标检测前跟踪	第56-88页
3.1 引言	第56页
3.2 红外多光谱图像序列中目标的动力学模型	第56-57页
3.3 红外多光谱图像序列的量测模型	第57-58页
3.4 分布式估计融合策略粒子滤波跟踪算法的建立	第58-62页
3.5 序贯式量测融合策略粒子滤波检测算法的建立	第62-67页
3.6 单个目标检测和跟踪算法的有效性与可行性分析	第67-87页
3.7 本章小结	第87-88页
第4章基于贝叶斯滤波的多个弱小运动目标检测方法	第88-119页
4.1 引言	第88页
4.2 多目标动力学模型和图像量测模型	第88-90页
4.2.1 多目标动力学模型	第89页
4.2.2 多目标图像量测模型	第89-90页
4.3 基于贝叶斯滤波的多目标检测前跟踪	第90-96页
4.3.1 目标存在变量的建模	第91-92页
4.3.2 混合滤波的目标存在概率和目标状态估计	第92-95页
4.3.3 多个弱小运动目标检测前跟踪算法的建立	第95-96页
4.4 贝叶斯多目标检测前跟踪算法的粒子滤波实现	第96-101页
4.5 多个目标检测算法的实验验证	第101-118页
4.6 本章小结	第118-119页
第5章基于自适应PHD的多个弱小运动目标跟踪方法	第119-144页
5.1 引言	第119页
5.2 随机有限集理论和PHD滤波器	第119-121页
5.3 基于SMC-PHD的PHD-TBD算法	第121-126页
5.4 自适应多光谱PHD-TBD检测与跟踪算法的建立	第126-129页
5.5 多个目标跟踪算法的有效性和可行性分析	第129-142页
5.6 本章小结	第142-144页
结论	第144-146页
参考文献	第146-157页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果	第157-159页
致谢	第159-160页
个人简历	第160页

本篇论文共160页，点击这进入下载页面。

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