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基于深度学习的海上红外小目标检测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及研究意义第11页
    1.2 红外弱小目标检测国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 传统目标检测算法第11-13页
        1.2.2 基于深度学习的目标检测第13-16页
        1.2.3 存在的问题和挑战第16-17页
    1.3 主要研究内容与章节安排第17-18页
        1.3.1 论文主要研究内容第17-18页
2 红外图像相关技术理论与成像特征第18-22页
    2.1 红外热成像原理第18页
    2.2 红外图像特性分析第18-20页
        2.2.1 红外图像一般性特征第18-19页
        2.2.2 海上红外图像特性分析第19-20页
    2.3 红外图像弱小目标的定义第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 基于HE与Retinex结合的红外图像分层增强算法第22-36页
    3.1 代表性红外图像细节增强算法第22-26页
        3.1.1 基于目标特性的图像增强方法第22页
        3.1.2 基于背景特性的预处理方法第22-26页
    3.2 直方图均衡化与Retinex增强第26-31页
        3.2.1 直方图均衡化第26-29页
        3.2.2 Retinex增强第29-31页
    3.3 基于HE与Retinex结合的分层图像增强算法第31-35页
        3.3.1 基本思想第31页
        3.3.2 小波变换第31-32页
        3.3.3 算法设计第32-35页
    3.4 本章小结第35-36页
4 基于Faster R-CNN算法改进的红外小目标检测方法第36-48页
    4.1 基于深度学习的目标检测框架方法分析第36-39页
        4.1.1 损失函数第36-37页
        4.1.2 区域生成(RPN)第37-38页
        4.1.3 非极大值抑制第38-39页
    4.2 基于Faster R-CNN算法改进的红外小目标检测方法第39-47页
        4.2.1 Faster R-CNN算法原理分析第39-41页
        4.2.2 Faster R-CNN算法改进第41-47页
    4.3 本章小结第47-48页
5 实验验证与实验结果分析第48-55页
    5.1 仿真实验平台简介及数据集准备第48页
    5.2 HERetines图像增强算法实验验证与结果分析第48-52页
        5.2.1 评价指标的选取第48-50页
        5.2.2 实验验证与结果分析第50-52页
    5.3 海面小目标检测算法的实验验证与结果分析第52-54页
        5.3.1 评价指标的选取第52-53页
        5.3.2 实验验证与结果分析第53-54页
    5.4 本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果第62-63页

 
 
论文编号BS4528635,这篇论文共63
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