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第一章绪论
1.1红外焦平面阵列
1.2红外焦平面阵列非均匀性校正技术现状
1.2.1非均匀性及其校正技术现状
1.2.2目前研究的主要问题
1.3论文的主要研究工作
本章参考文献
第二章红外焦平面阵列非均匀性产生机理
2.1引言
2.2焦平面阵列非均匀性的表象
2.3非均匀性产生机理分析
2.3.1焦平面阵列探测单元的特性
2.3.2焦平面阵列非均匀性的产生机理
2.4非均匀性测试及校正性能评价
2.5本章小结
本章参考文献
第三章基于二次曲线模型的卡尔曼滤波校正算法
3.1引言
3.2探测元的非线性响应模型
3.3基于卡尔曼滤波的非均匀性校正算法
3.3.1状态方程模型
3.3.2测量方程模型
3.3.3卡尔曼滤波器数学模型的推导
3.4算法实验结果及分析
3.4.1算法实现
3.4.2校正性能与帧块长度的关系
3.4.3校正性能与漂移参数的关系
3.4.4非线性模型和线性模型下的校正性能比较
3.5本章小结
本章参考文献
第四章基于图像配准技术的非均匀性校正算法
4.1引言
4.2基于梯度法的配准算法
4.2.1算法描述
4.2.2算法配准能力分析
4.3基于图像配准技术的校正算法
4.3.1算法设计思想
4.3.2基于维纳滤波法的校正系数估计
4.3.3基于梯度法的校正系数估计
4.4算法实验结果及分析
4.4.1算法实现
4.4.2模拟数据仿真及结果分析
4.4.3实际红外图像处理及结果分析
4.5本章小结
本章参考文献
第五章基于场景统计的非均匀性校正新算法
5.1引言
5.2典型的基于场景统计的校正算法
5.2.1 Harris的校正算法
5.2.2 Hayat的校正算法
5.3基于场景统计的非均匀性校正新算法
5.3.1基于局部恒定统计的增益和偏置估计
5.3.2基于全局恒定统计的增益和偏置估计
5.3.3适合于实际工程要求的简化校正算法
5.4算法实验结果及分析
5.4.1算法实现
5.4.2实验结果及分析
5.5本章小结
本章参考文献
第六章基于空域处理的非均匀性校正算法
6.1引言
6.2基于小波变换的空间噪声频率特性分析
6.3基于均值与神经网络相结合的非均匀性校正算法
6.3.1引言
6.3.2传统的神经网络校正算法
6.3.3基于均值与神经网络相结合的非均匀性校正算法
6.3.4算法实验结果及分析
6.4基于递归最小二乘法的非均匀性校正算法
6.4.1引言
6.4.2固有条纹处理
6.4.3 RLS滤波器描述
6.4.4自适应加权平均滤波器的设计
6.4.5算法实验结果及分析
6.5本章小结
本章参考文献
第七章非均匀性校正算法实时实现处理系统
7.1系统功能和要求
7.2系统结构及工作原理
7.2.1系统结构
7.2.2系统工作原理
7.3实时处理图像效果
7.4本章小结
第八章总结和展望
致谢
攻读博士期间的科研成果
