周扫式多谱段无源预警实时图像处理系统研究



周扫式多谱段无源预警实时图像处理系统研究

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周扫式多谱段无源预警实时图像处理系统研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-14页
第1章绪论	第14-26页
· 研究背景及意义	第14-16页
· 无源预警系统的发展现状与发展趋势	第16-22页
· 无源预警系统发展现状	第16-19页
· 无源预警系统发展趋势	第19-20页
· 实时图像处理系统发展趋势	第20-22页
· 主要工作与章节安排	第22-26页
· 主要研究工作	第22-23页
· 论文章节安排	第23-26页
第2章周扫式多谱段无源预警系统构成与成像模型分析	第26-50页
· 引言	第26页
· 系统构成与工作原理	第26-30页
· 典型多谱段无源预警系统构成	第26-28页
· 本文研究的多谱段无源预警系统构成与工作原理	第28-30页
· 目标辐射与传输特性分析	第30-37页
· 目标紫外传输与辐射特性	第30-31页
· 目标可见光传输与辐射特性	第31-32页
· 目标红外传输与辐射特性	第32-36页
· 目标特性与探测器谱段关系	第36-37页
· 多级预警机制	第37-44页
· 多级预警机制的意义	第37页
· 多级预警机制的原理	第37-42页
· 基于线面结合成像的多级预警流程	第42-44页
· 线阵探测器扫描成像分析	第44-48页
· 图像子帧	第44-45页
· 等待与多路处理机制	第45-48页
· 本章小结	第48-50页
第3章基于方位滤波的目标检测算法	第50-72页
· 引言	第50-51页
· 目标检测算法概述	第51-57页
· 中值滤波器	第51-52页
· 高通滤波器	第52-53页
· 匹配滤波器	第53页
· 形态学滤波器	第53-55页
· 基于剪切波的滤波器	第55-56页
· 预处理算法小结	第56-57页
· 方位滤波算法	第57-60页
· 一维滤波算子	第57-59页
· 方位滤波器	第59-60页
· 目标检测算法仿真实验与分析	第60-70页
· 仿真环境与参数选择	第60-63页
· 结果分析与比较	第63-70页
· 本章小结	第70-72页
第4章基于充分降维的目标识别算法	第72-94页
· 引言	第72页
· 经典识别算法概述	第72-76页
· 支持向量机识别算法	第72-74页
· 基于图像匹配的识别算法	第74-75页
· 神经网络分类算法	第75页
· 基于句法结构的识别算法	第75页
· 经典识别算法特点小结	第75-76页
· 融合粗糙集决策规则的支持向量机算法	第76-79页
· 基于充分降维的支持向量机算法	第79-83页
· 充分降维的概念与意义	第79-80页
· 经典中心降维子空间估计算法	第80-82页
· 基于协方差估计的逆回归算法	第82-83页
· 识别算法仿真实验	第83-93页
· 特征选择	第84-88页
· 仿真结果与分析	第88-93页
· 本章小结	第93-94页
第5章实时图像处理系统设计	第94-128页
· 引言	第94页
· 实时图像处理系统硬件设计	第94-105页
· 多处理器架构	第95-96页
· 多处理器间通信协议	第96-100页
· 对外通信协议设计	第100-102页
· 硬件系统设计	第102-105页
· 系统工作流程	第105-106页
· 显示分系统软件设计	第106-113页
· 显示分系统程序设计	第106-110页
· 显示分系统实验结果	第110-113页
· 处理分系统软件设计	第113-124页
· 处理通道的划分	第113-116页
· 目标检测算法的 FPGA 实现	第116-120页
· 目标识别算法的 DSP 实现	第120-124页
· 主控计算机软件设计	第124-126页
· 本章小结	第126-128页
第6章实验结果及分析	第128-136页
· 引言	第128页
· 目标检测实验结果	第128-131页
· 目标识别实验结果	第131-133页
· 系统实验与分析	第133-135页
· 系统性能指标	第133页
· 实时性验证	第133-134页
· 可靠性验证	第134-135页
· 本章小结	第135-136页
第7章总结与展望	第136-140页
· 论文研究工作总结	第136-137页
· 创新性工作	第137页
· 展望	第137-140页
参考文献	第140-152页
在学期间学术成果情况	第152-154页
指导教师及作者简介	第154-156页
致谢	第156-157 页

本篇论文共157页，点击这进入下载页面。

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