一、红外搜索/跟踪系统在军事上的应用前景（论文文献综述）
李东阳[1]（2020）在《红外图像目标追踪算法研究》文中认为近几年红外目标跟踪不断用于军事和民用方面。但是红外图像本身也存在模糊、对比度低、背景噪声大、细节不清晰等缺点,导致红外目标的特征难以被准确获取。一些传统的红外目标跟踪方法提取红外目标的底层特征,在一定程度上可以有效跟踪目标,但是近几年的发展日益受限。随着目标跟踪的深度学习方法不断涌现,为了更加准确和高效地跟踪红外目标,本文提出了一种结合红外目标显着性检测和全卷积孪生神经网络（Fully-Convolutional Siamese Network,siamese FC）的红外多目标深度学习跟踪算法。首先,针对红外图像本身对比度低、图像细节不清晰、目标边缘模糊的问题,本文利用图像的梯度、信息熵进行有效融合,并且自适应调整分数阶微分以增强图像中的目标边缘,再采用图像像素灰度的标准差和均值进行融合去确定目标的分割阈值,以区分出图像中的背景和目标部分,并且通过对图像中的目标区域进行线性增强,以进一步突显目标。然后,针对红外目标受到复杂背景的干扰和存在多种形状大小的情况,本文结合多尺度顶帽变换,对目标增强后的红外图像进行腐蚀与膨胀处理,提取明暗部分相减重构图像,降低模糊背景噪声的干扰,再将重构后的图像从时域转换到频域,提取改进后的频谱残差、相位谱和四元傅里叶变换三种显着图进行融合,生成最终的红外多目标显着图。最后,针对红外目标跟踪出现目标被遮挡、旋转、变形等一些情况,本文融合显着性目标检测和siamese FC网络提高目标跟踪的鲁棒性,通过分割标记对多张红外图像显着性检测图进行红外目标边界框的标注,再将当前红外目标显着图中目标的标记信息和预处理的红外图像输入siamese FC网络,进行训练和目标跟踪,并且通过多目标的关联匹配、目标防遮挡和目标再分割等处理,最终实现了红外图像中多目标的持续跟踪。仿真实验结果表明:本文所提出的算法有效地增强了红外图像,局部目标背景比（Target to Background Ratio,TBR）平均增加了0.5,并且生成的红外目标显着图效果良好,AUC（Area Under the Curve）达到了98%以上。由于红外图像增强和显着性目标检测,红外多目标的跟踪既精确又稳定,多目标跟踪精确度（Multiple Object Tracking Precision,MOTP）和多目标跟踪准确度（Multiple Object Tracking Accuracy,MOTA）分别达到了99.9%和99.7%。因此本文算法有助于高精度和强鲁棒性的红外多目标跟踪算法的研究。
许美琪[2]（2020）在《复杂背景下红外弱小目标检测方法研究》文中指出复杂背景下红外弱小目标检测技术对于红外预警、精确制导等领域的发展具有重要的意义。越早地探测到目标,就能够为后端提供更多的反应时间,因此实现远距离的有效探测十分重要。与传统的雷达系统相比较,红外搜索与跟踪系统是无源被动工作系统,通过接收物体的不同辐射能量识别目标,并且具有体积小、重量轻等优点,适合安装在战斗机或无人机上。弱小目标在图像中所占像素极少,且没有物体的细节和纹理特征。在成像过程中受背景云层、大气辐射等因素的影响,接收到的目标强度大大降低,经常造成目标辐射强度低于红外图像中非目标区域的辐射强度,导致在探测目标时容易出现目标丢失和高虚警概率等现象。另外红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成,是军事、航空和航天应用的关键技术,因此复杂背景下红外弱小目标的检测是一项极具实际意义的研究方向。本文从红外弱小目标的成像特征入手,分别针对背景抑制、阈值分割和时空域联合检测方法进行了研究,提出能有效解决弱小目标的弥散和多形态特征的检测方法,最终实现复杂背景下红外弱小目标的有效检测。首先针对红外弱小目标的成像特点进行了详细研究,由于探测距离远导致目标成像面积小,而背景则多为大面积的云层或建筑物等复杂背景,所以要先对图像进行预处理。在单帧图像的红外目标检测中,为了探测低信噪比目标,针对图像背景复杂和目标形态多样等问题提出一种新的背景抑制方法。在预处理部分,考虑目标的扩散和目标在像平面的动态分布特征,在软形态学的基础上进行改进,结合多方向动态滤波模板,滤波模板选取4个方向的5×5的结构元素,这样可以有效地抑制背景,最大程度保留目标形状信息,并具有更好的鲁棒性。在阈值分割部分,提出多方向梯度阈值分割方法,统计8个方向不同步长的梯度值,统计超过阈值的梯度数量筛选目标点。最后通过能量集中度剔除可能残留的虚警噪点。实验证明,提出的检测方法能够有效提高目标探测率降低虚警率,探测率达到98.5%,与其他算法相比,本文提出的算法分别将探测率提高了20%和14%,虚警率降低了52.6%和44.4%。单帧检测容易造成漏检和虚警率高等问题,为进一步降低虚警率,研究了时空域联合红外弱小目标检测方法。本文将背景建模与数据关联相结合,提出一种新的时空域联合检测算法。首先经过空域滤波进行初级抑制,图像中每个像素点灰度值都与相邻像素灰度值有关,针对这一特性建立模型对背景进行估计,并与原图像差分将大部分背景去除。然后利用能量集中度准则可将残留的虚警点剔除,提高探测率。根据运动目标在多帧图像中的连续性,利用粒子滤波对目标轨迹进行跟踪,确定目标位置。分别对纯净天空背景和云层背景的序列图像进行检测,实验证明,提出算法可以有效跟踪目标轨迹,实现多帧目标检测。
彭凌冰[3]（2020）在《复杂成像探测中的微弱目标检测算法研究》文中指出成像目标检测、识别与跟踪是计算机视觉领域的研究热点,无论在军事还是民用领域都有着极其广泛的应用。尤其在军事领域,微弱成像目标检测在雷达探测及光电探测系统中均具有?分重要的作用,对图像中目标的检测精度将直接影响系统的探测性能。实际应用中,需要捕获目标场景的诸多细节信息,便于图像解析及对各类运动军事目标的探测与识别。由于容易受到光照条件、场景复杂度、目标运动速度及可能发生的遮挡等众多因素影响,目前现有的目标检测算法还存在鲁棒性不强、精度不高、实时性及适应性较差等诸多局限性,这将直接影响成像探测系统的目标探测性能。本文围绕复杂成像探测中的微弱目标检测方法,开展相关基础理论及应用研究,旨在进一步提高目标检测精度、降低虚警率和满足工程应用的实时性要求,以期提高成像探测系统的性能。本文主要工作包括以下几个方面:（1）对复杂成像探测系统中的目标检测基础理论进行了研究和算法仿真,包括帧差法、背景减除法、光流法以及基于这些理论的扩展和改进算法。重点针对复杂红外场景下的弱小目标检测涉及到的特有算法和理论进行了研究,如红外图像预处理、红外图像高分辨率重建及红外图像稀疏表示方法等,并进行仿真测试。总结了各种算法的适应性,为后续研究打下了坚实的基础。（2）针对复杂背景红外弱小目标检测难点问题,开展了复杂动态场景下的红外成像背景建模方法研究。重点开展了混合高斯背景建模及非参数核密度估计背景建模方法等,进行了实际场景数据的仿真、测试和评价,构建了基于背景建模和估计来解决低信噪比红外弱小目标检测的技术途径。du（3）提出了基于多尺度、多方向特征融合的红外弱小目标检测方法。即在Sheartlet变换域中引入高频系数Kurtosis最大化准则,利用复杂红外图像中的背景、弱小目标及噪声三者在分解后不同高频子带中具有不同模极大值的特性来达到抑制复杂背景及噪声的目的,解决了复杂红外场景中噪声及背景干扰下的弱小目标检测问题。（4）从红外图像目标的视觉显着性模型入手,提出了多方向多尺度高提升响应的红外弱小目标检测方法。通过设计空域八方向各向异性滤波器及不同尺度下的局部高提升滤波策略,以解决红外成像场景下的背景杂波干扰及噪声抑制问题。最后,对提出的算法进行了多组实际红外场景的仿真实验,通过与其它现有算法的对比分析,本文算法在检测率、实时性等方面有较大的性能提升,验证了本文算法的可行性与有效性。（5）提出了基于最优分数域时频分析的SAR图像弱目标检测算法。通过引入分数域时频分析理论,将常规时频分析扩展到分数阶傅立叶变换（FrFT）域,通过设计和优化分数域Gabor变换（FrGT）的最优阶和对应的窗函数,进一步提高了SAR图像的时频分辨率。最后利用分数域能量衰减梯度特征进行SAR目标的检测。通过对MSTAR数据集几种典型SAR成像目标的仿真测试,本文提出的算法具有较高的检测精度和较好的检测性能,为SAR目标检测和识别提供了新的技术途径。
刘维习[4]（2020）在《复杂背景下红外小目标检测方法研究》文中研究表明红外小目标检测技术是红外预警系统的重要组成部分,但是在复杂背景下该项技术的应用依然面临着不少挑战,主要包括在地面强杂波或云层强杂波下,背景杂波难以抑制的问题,以及小目标运动过程中的交汇、分裂等问题。因此本文对该领域中的上述问题进行了深入研究,具体内容如下:基于红外成像过程推导小目标的像面分布模型,并通过拟合实验,验证模型的有效性。通过对背景杂波进行多尺度差分析,提出了一种基于梯度均值的背景杂波量化模型,通过和传统的统计方差模型比较,验证了该模型的有效性。基于上述实验分析,对小目标和背景杂波进行四个方向上的梯度对比,得到二者的分布差异。针对传统检测算法背景抑制能力不足的缺点,本文根据小目标与背景杂波在多个方向上梯度分布的差异,提出了一种基于局部导数和邻域极差的背景抑制算法。算法通过构造结构元,求取原始图像的局部导数图,然后利用邻域极差来表征结构元中心点的极值,最后对极差图进行融合获得小目标显着图。实验结果表明,本文提出的算法背景抑制能力强,且在信杂比、背景抑制因子、ROC曲线等定量指标上,均有优异的表现。根据红外预警系统的实际需求,本文研究了运动红外小目标的检测问题,提出了基于多特征匹配和航迹关联的小目标检测算法。首先,算法利用红外小目标的多个特征对航迹和疑似目标进行匹配,通过航迹更新机制完成航迹的生成、更新、删除等操作;然后根据航迹判决获得真实目标信息;最后使用多组图像序列对算法进行仿真实验。实验结果表明,算法能够通过调整阈值控制计算量,同时能够解决目标运动过程中因交汇、分裂导致目标检测失败的问题,并能将检测精度控制在一个像素以内。
易翔[5]（2019）在《全向快速IRST系统的信息处理技术》文中研究表明红外搜索和跟踪系统（Infrared Search and Track,IRST）是一种被动的信息获取和处理系统,它通过接收目标及其背景的红外辐射来搜索和跟踪来袭的导弹、飞机等威胁目标。它具备隐匿性强、可全天时工作和不易被反辐射导弹攻击等诸多优点,它与主动探测的雷达搜索跟踪系统正好优势互补,二者结合可以构成大空域、高性能的搜索告警系统,因而它在海、陆、空等高价值军事平台中获得了广泛的应用,并发挥着巨大的军事效能。IRST系统于20世纪70年代开始研究,90年代才研制出能满足战术性能要求的装备,其典型代表是西方海军战舰列装最多的法国研制的“旺皮尔”（VAMPIR）,它采用时间延迟积分（Time Delay Integration,TDI）工作模式的红外线阵器件方位扫描,实现360°全向大视场的红外光图信息采集,其全向信息采集周期约913秒,即数据刷新率为0.080.1Hz。进入21世纪以来,导弹技术获取了快速的发展,其飞行速度从以往的亚音速提升到了几马赫,其作战方式也多样化了,如有单发、多发和多方向攻击等作战方式。因此,为确保军舰、飞机、导弹发射车等高价值军事平台的安全,当今世界各军事强国都在竞相研制全向信息采集速率≥10HZ的基于红外焦平面阵列凝视成像和采集全向红外光图信息的IRST系统,本人参与了我校全向IRST系统科研项目,对系统信号处理等技术进行了深入研究,提出了一套适用于全向IRST系统的高性能图像与信息处理算法。论文主要研究工作及创新点如下:（1）全向图像预处理技术:全向快速IRST系统对红外目标的检测与跟踪性能首先取决于图像的质量。由于全向IRST系统采集的红外图像存在着高背景、低反差和噪声源较多等特点,而且相机输出的是高比特（14bit）图像。因此,在对红外全向图像进行拼接和检测之前,必须对系统所采集的红外图像进行预处理。传统预处理算法往往不加区分地同时对背景区域和目标区域进行增强,这容易放大背景噪声,影响系统性能。据此,本文在分析现行算法优劣的基础上,提出了一种基于区域选择的红外图像快速预处理算法,它依据区域指导的思想首先检测出信息较为丰富的感兴趣区域,然后依据区域检测的结果对感兴趣区域采取自适应地压缩与增强,它既减少了处理的区域,又有效地提升了感兴趣区域的对比度,为全向IRST系统后续的图像快速拼接和检测创造了有利条件;（2）全向图像拼接技术:在高性能的全向IRST系统中,其方位360°的全向图像通常是采用多幅彼此相邻的图像按序拼接而成的。因此,图像拼接技术直接影响着全向图像的质量和告警系统的性能。针对国内外现行红外图像拼接技术多由可见光图像拼接技术移植而来,以致其耗时长,难以适用于全向快速IRST系统的问题,本文提出了一种快速的红外序列图像拼接算法,它通过对序列图像在变换域的初配准和基于图像特征的精确配准等处理,大幅度地减少了拼接过程中的运算量,有效地压缩了红外序列图像拼接的耗时,增强了全向IRST系统的实时性;（3）全向图像中的红外弱小目标检测技术:复杂背景下的红外弱小目标快速检测是全向IRST系统中的高难技术。针对传统的弱小目标检测算法存在着算法过于复杂、计算量大且其结果又依赖于参数选择等不足,本文结合弱小目标在图像中的视觉显着性特性,提出了一种基于目标时空域特征及能量分布等多种特征融合原理和先粗后细分步实施策略的红外弱小目标检测算法,该算法相对于传统目标检测算法,不仅检测性能好,而且耗时较少,实验验证了该算法的正确性和有效性;（4）系统硬件平台:为了实时实现全向IRST系统的图像与信息处理算法,参与研制了一套以FPGA与DSP为核心的图像与信息处理硬件平台,该硬件平台不仅其功能和性能均能达到全向快速IRST系统的指标要求,而且还具有可靠性高和扩展性较强等优点。
金庆浩[6]（2019）在《激光搜索跟踪系统的软件设计》文中进行了进一步梳理随着光电对抗技术的不断发展,激光搜索跟踪雷达系统在现代战争中拥有着越来越重要的地位。激光搜索跟踪雷达系统的关键组成模块就是其控制及应用软件部分。软件模块旨在代替人工操作,对激光搜索跟踪雷达的探测数据进行处理分析,对雷达的工作过程进行全程自动控制,对目标的运动状态进行判断、预测,并调整和设定雷达的扫描策略,直观的显示敌方目标的方位、距离等信息。本论文即开展该软件的研究与编制工作。在此基础上,论文还重点研究如何提升系统的光学侦察能力、减少目标跟踪中的随机噪声、提升跟踪精度等问题。论文首先对系统中运用到的目标跟踪算法进行相关研究,提出在线性系统动态模型下采用卡尔曼滤波算法,并进行MATLAB仿真与分析;在非线性系统动态模型下通过扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波解决方案进行数据滤波处理,进行MATLAB仿真与分析。仿真结果表明卡尔曼滤波算法能够很好的进行线性系统的数据滤波处理,降低了系统中测量过程中的随机噪声引起的误差;针对非线性系统模型,扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波能够有效平滑随机噪声引起的误差,并且随着采样次数的增加,滤波效果明显,能够满足运动目标的实时跟踪。论文还在详细剖析了激光搜索跟踪系统框架的基础上,提出光学搜索的实现方案。在Windows操作系统下,使用Visual Studio 2017进行系统的智能软件终端的平台搭建,利用SQL Server 2008 R2数据库对系统用户信息进行管理,完成了软件终端的研发工作。软件终端研发过程中,在解决用户信息安全方面提出密码暗文解决方案,在上位机与单片机的通信方面提出多线程程序设计方案,并对数据滤波处理和界面扫描提出技术处理方案,为系统软件增加异常处理机制解决可能出现的系统异常和人为导致的异常,最大化保证软件终端的鲁棒性和稳定性。论文还对研发的系统软件终端各功能模块使用黑盒测试方法进行集成测试以及测试效果评估。结果表明,软件终端系统结构合理,能够正常完成系统登录退出、文件管理、系统调试以及数据处理等操作,实现了光学侦察和目标实时跟踪等功能,并且软件程序的异常处理机制和垃圾回收机制,使系统具备良好的鲁邦性,保证了软件系统良好的功能性和稳定性,满足了激光搜索跟踪系统工程应用中的实际需求。
陈超帅[7]（2018）在《红外面阵搜索系统快速扫描成像像移补偿技术研究与实现》文中研究说明与当前线列探测系统相比,红外面阵搜索系统具有探测能力强、扫描效率高等特点,是红外领域研究的热点之一。但是由于在探测积分时间内成像景物相对探测靶面是运动的,面阵扫描成像不可避免的会带来图像质量退化问题,本文针对面阵扫描成像图像退化问题,开展了图像质量退化机理分析、像移补偿方案比较、高频率大摆角快速反射镜伺服控制策略研究、像移补偿效果评估等方面的研究工作。主要研究内容包括:1对红外面阵扫描探测进行机理分析,基于动态光学理论推导出红外面阵扫描图像像移方程以及动基座下俯仰指向视轴稳定方程,从理论上分析了二维搜索下红外面阵扫描成像的图像像移、视场旋转、补偿速率变化等问题。分析出补偿系统的带宽、位置准确度、速度准确度,为具体方案的实施提供了理论依据和设计指导,深入研究了红外面阵搜索系统的像移补偿方案,提出了一种基于快速反射镜的像移补偿方法。2提出一种实时视轴跟踪的IRST（红外搜索跟踪）系统像移补偿控制技术,达到了方位搜索转台与补偿反射镜的快速匹配效果,实现了红外面阵搜索系统在一定俯仰角度下方位搜索转台变速运动下高质量的像移补偿,快速反射镜伺服系统抗扰动能力与控制带宽得到了显着的提高。采用高精度测速算法实现对方位搜索转台速率的实时测量,采用SIMULINK构建了振镜控制模型,对伺服系统电流环、速度环以及位置环的带宽、阶跃响应、抗干扰能力等性能进行了仿真分析。仿真和实验结果证明了采用该方法能够有效的实现提升振镜控制系统的带宽,实现快速面阵扫描的高质量成像。3设计并实现了一套具有像移补偿功能的红外面阵连续扫描探测系统,采用像方扫描像移补偿技术,实现了红外面阵连续扫描成像。研究了补偿伺服系统的设计,包括关键元部件的选型、伺服系统软硬件实现。搭建了红外面阵搜索系统的实验样机,实现了快速面阵扫描成像的像移补偿。4设计了像移补偿效果验证方案,搭建红外面阵搜索系统的像移补偿测试平台。采用实验室靶标对红外面阵搜索系统的MTF（调制传递函数）进行测试,对像移补偿效果进行评估。开展了系统外场全景搜索成像实验,对快速面阵扫描成像的像移补偿做了定性和定量评价,提出了采用倾斜刃边法测量红外面阵搜索系统的调制传递函数,分析出红外面阵搜索系统成像质量的定量性指标。分别测量了未补偿、补偿后以及无像移图像的最小可分辨温差和调制传递函数,从而证明了采用振镜的反扫补偿方案可以有效实现对快速面阵扫描成像的像移补偿要求,成像效果接近凝视型。本论文的研究工作表明:连续扫描凝视补偿方式能够很好的实现对快速面阵扫描成像的像移补偿功能,极大的缩短了帧与帧之间的稳定时间,充分发挥了面阵探测器高帧频的优势,提升了系统的帧频,大幅提升扫描效率。实时视轴跟踪的IRST系统像移补偿控制技术能够有效的提升振镜的控制性能,达到了振镜与方位搜索转台变速运动下二者的快速匹配,同时像移残差小于1/3个像元,从而实现红外面阵搜索系统的高质量像移补偿。
李琳[8]（2018）在《红外成像目标信噪比的估算模型》文中提出在第二次世界大战期间,因美军率先使用红外系统而引起的各国间的军事竞赛使得红外成像系统得以快速发展,在此后的几十年里红外成像系统由二维慢帧扫描的非实时显示系统逐步发展为焦平面实时显示系统。现代的红外成像系统不仅在军事上有所应用,在工业以及医疗等领域都有广泛的应用。对于应用广泛的红外成像系统而言,成像质量和作用距离的预估对红外系统的工作性能评价和后续对系统的设计优化都有着十分重要的意义。本文建立了一套红外成像系统的目标信噪比模型,用于评价系统探测目标的能力。该信噪比是红外成像系统的辐射响应,与红外图像质量相关,可作为计算系统作用距离的参数,是红外成像系统设计的基础。目标信噪比模型与目标和背景的辐射特性以及系统的信号处理过程有关,主要影响因素包括:被探测物体自身的辐射特性、背景的辐射特性、噪声干扰、大气对红外辐射传输的衰减影响以及红外成像系统本身的性能包括光学系统衰减、信号处理、探测器响应性能等。对于目标的红外辐射特性,将从目标自身辐射和反射的周围环境辐射两个方向分析,本文将实验目标（大疆无人机）视为朗伯辐射体计算。关于大气对红外成像系统的影响,可分为两个方面进行分析,一方面为大气传输红外辐射过程中的衰减作用,另一方面为大气自身辐射特性造成的噪声影响。大气衰减是因为大气中水蒸气、二氧化碳的等成分对红外辐射的吸收、散射以及反射的作用,因此大气衰减系数是一个与大气组成成分和作用距离有关的量,所以在计算红外系统作用距离时往往需要迭代大气衰减系数。大气同自然界其他物质一样存在自身的热辐射,因为目标遮挡其背后大气的辐射到达探测器,所以造成大气热辐射对接收目标辐射的探测器和纯接收背景辐射的探测器的影响不同。本文从背景辐射差这一角度,对红外成像系统的目标信噪比进行建模。根据目标的成像所占像元数目不同,分为亚像元和面源目标,针对两种不同的成像效果建立了不同的信噪比模型,并在此基础上给出了作用距离计算方法。模型的实验验证,是以华北光电技术研究所车载型凝视型红外搜索跟踪系统为观测系统,以低慢小目标的代表大疆无人机为观测目标,通过在冬夏两个季节对作用距离等实验数据的采集验证模型的合理性。
潘超[9]（2016）在《长线列红外成像搜索系统技术研究》文中指出红外搜索跟踪系统（IRST）是现代光电对抗技术的关键设备之一,它主要是针对以低空、超低空来袭的各种高性能飞机和精确制导导弹而提出的,当雷达处于盲区、被干扰或出现故障时,可辅助或替代雷达工作,能对低空、超低空目标进行预警,并确定目标的坐标,能与武器系统对接,引导、瞄准或直接伺服控制。由于它的被动属性和反隐身能力,因而被认为是雷达的重要替换系统。长线列红外成像搜索技术属于高性能红外搜索跟踪系统的技术范围,其具有视场大、分辨力高的特点,可以满足搜索侦察和战场监视的需求,因此研制有自主产权的全国产化高性能红外搜索预警系统,突破红外搜索系统的作用距离近,空间搜索效率低,虚警率高等的限制,使该系统真正满足部队作战的需要成为一项更具有实际意义的课题。本次研究主要以欧洲泰利斯公司研制的“防空告警装置”ADAD系统地面基本型为参考,基于国产长线列1152X4焦平面探测器为探测源,开展长线列红外成像搜索系统设计。重点完成了潜望式光学系统、二维搜索机构稳定伺服控制、多目标信号处理、综合显示控制4个关键技术的设计及分析,最后完成了原理样机,通过实验证明此设计可以满足使用要求。
贺仕伟[10]（2016）在《一种多孔径系统扫描机构研制》文中指出随着当代科学技术的迅猛发展,常规的单孔径红外成像系统渐渐不能满足现代战场中高效精确和复合型探测的需求。多孔径红外光学系统是一种借鉴了仿生复眼结构的成像新方法,多孔径红外光学系统能在现有探测器技术条件下同时提高探测距离和视场范围。本文其核心扫描机构作为重点研究对象,并针对扫描机构的研制和测试方法展开研究。本文从多孔径红外光学系统的设计开始探讨,研究了同一光学架构下的2种不同扫描方式,阐明2种不同扫描方式的实现机理,进一步的分析了不同的扫描方式对系统的影响,并选择综合最优的开关方案进行细化设计。在这一扫描机构的细化设计过程中,详细讨论了开关镜的运动时序设计、凸轮轮廓曲线的设计、装配式凸轮轴系的设计以及扫描机构的总体设计及结构工程设计。完成设计后,我们试制了一套扫描机构以进行实物验证。为了测试本扫描机构的工作状况,本文还设计了扫描机构的专用测试方法和系统,试制了一套测试系统,并对扫描机构的特性进行测试。试验结果达到了预期设计目标。
二、红外搜索/跟踪系统在军事上的应用前景（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、红外搜索/跟踪系统在军事上的应用前景（论文提纲范文）
（1）红外图像目标追踪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 红外目标跟踪的国内研究现状 |
| 1.2.2 红外目标跟踪的国外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 |
| 第2章 红外图像目标跟踪的理论分析 |
| 2.1 红外图像 |
| 2.2 红外图像目标跟踪算法分析 |
| 2.2.1 红外图像增强算法 |
| 2.2.2 红外图像目标显着性检测算法 |
| 2.2.3 红外目标跟踪深度学习算法理论 |
| 2.2.4 红外目标跟踪算法主要流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 红外图像预处理算法研究 |
| 3.1 红外图像去噪以及目标增强 |
| 3.1.1 红外图像噪声分析 |
| 3.1.2 图像去噪 |
| 3.1.3 目标增强 |
| 3.2 基于自适应分数阶微分的红外目标线性增强 |
| 3.2.1 自适应分数阶微分 |
| 3.2.2 局部目标线性增强 |
| 3.2.3 目标增强算法融合 |
| 3.3 红外图像增强结果分析 |
| 3.3.1 红外图像增强结果对比分析 |
| 3.3.2 红外图像增强指标对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 红外目标检测算法研究 |
| 4.1 红外目标显着性检测方法 |
| 4.2 基于多尺度Top-hat变换的红外目标显着性检测 |
| 4.2.1 多尺度Top-hat变换 |
| 4.2.2 多种显着性检测融合 |
| 4.3 红外目标显着性检测结果分析 |
| 4.3.1 本文红外目标显着性检测算法分析 |
| 4.3.2 各种红外目标显着性检测算法对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 红外目标跟踪算法研究 |
| 5.1 基于红外目标显着图的目标标记 |
| 5.2 基于siamese FC的深度学习网络 |
| 5.3 基于显着性目标检测的siamese FC深度学习红外多目标跟踪 |
| 5.3.1 本文算法主要结构 |
| 5.3.2 目标数据关联 |
| 5.3.3 目标更新和轨迹更新 |
| 5.3.4 目标防遮挡 |
| 5.3.5 目标再分割机制 |
| 5.4 目标跟踪实验结果 |
| 5.4.1 目标跟踪实验结果 |
| 5.4.2 目标跟踪实验结果评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文全文总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（2）复杂背景下红外弱小目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关领域的研究现状 |
| 1.2.1 红外搜索与跟踪系统(IRST)的发展概况 |
| 1.2.2 红外弱小目标检测技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 红外弱小目标检测算法介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 红外图像噪声分析 |
| 2.3 背景与目标特征分析 |
| 2.3.1 背景特征分析 |
| 2.3.2 弱小目标特征分析 |
| 2.4 背景抑制算法 |
| 2.4.1 空域滤波 |
| 2.4.2 频域滤波 |
| 2.4.3 时域滤波 |
| 2.5 弱小目标检测方法 |
| 2.5.1 基于稀疏表示的弱小目标检测 |
| 2.5.2 基于视觉显着性的弱小目标检测 |
| 2.5.3 基于主成分分析的弱小目标检测 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于软形态学的背景抑制算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统形态学算法 |
| 3.3 基于软形态学的背景抑制算法 |
| 3.3.1 软形态学算法原理 |
| 3.3.2 重复参数的选取 |
| 3.3.3 滤波模板的选取 |
| 3.4 实验结果对比分析 |
| 3.4.1 算法检测结果 |
| 3.4.2 对比与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多方向梯度阈值分割 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像分割 |
| 4.2.1 阈值分割 |
| 4.2.2 边缘分割 |
| 4.2.3 区域分割 |
| 4.3 多方向梯度阈值分割 |
| 4.3.1 恒虚警率研究 |
| 4.3.2 自适应恒虚警阈值选取 |
| 4.3.3 方向选取与梯度计算 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 分析对比与结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 时空域联合红外弱小目标检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 帧间目标特性 |
| 5.2.1 帧间差分法 |
| 5.2.2 传统目标轨迹关联算法 |
| 5.3 时空域联合弱小目标检测方法 |
| 5.3.1 联合算法 |
| 5.3.2 背景建模 |
| 5.3.3 相关性检测 |
| 5.3.4 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）复杂成像探测中的微弱目标检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.2.1 成像目标检测技术 |
| 1.2.2 红外成像弱小目标检测 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 成像目标视觉检测基础理论 |
| 2.1 红外成像特性分析 |
| 2.1.1 红外成像机理 |
| 2.1.2 红外图像的特点 |
| 2.1.3 典型红外背景及目标特性分析 |
| 2.2 红外图像预处理 |
| 2.2.1 图像增强 |
| 2.2.2 红外图像高分辨重建 |
| 2.3 成像目标检测技术 |
| 2.3.1 帧间差分 |
| 2.3.2 背景减除法 |
| 2.3.3 光流法 |
| 2.3.4 动态规划 |
| 2.4 红外弱小目标检测 |
| 2.4.1 空时滤波法 |
| 2.4.2 视觉显着性检测 |
| 2.4.3 基于稀疏表示的弱小目标检测 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于背景建模的目标检测算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 高斯背景模型 |
| 3.2.1 单高斯背景模型 |
| 3.2.2 混合高斯背景模型 |
| 3.3 核密度估计背景模型 |
| 3.3.1 非参数估计方法 |
| 3.3.2 基于核密度估计的背景建模 |
| 3.4 实验结果与算法分析 |
| 3.4.1 实验结果 |
| 3.4.2 性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多尺度几何分析的红外目标检测算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 多尺度几何分析 |
| 4.2.1 多尺度几何分析理论 |
| 4.2.2 Contourlet变换 |
| 4.2.3 Shearlet变换 |
| 4.3 基于NSST的红外弱小目标检测 |
| 4.3.1 多特征融合与Kurtosis最大化 |
| 4.3.2 基于最大对比度准则的阈值分割 |
| 4.4 实验结果与性能分析 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.4.3 性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于视觉显着性的红外弱小目标检测方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 视觉显着性模型 |
| 5.3 红外弱小目标视觉显着性检测 |
| 5.3.1 局部对比度检测模型 |
| 5.3.2 红外目标HB-MLCM检测算法 |
| 5.4 基于MDMSHB模型的红弱小目标检测方法 |
| 5.4.1 方向滤波器 |
| 5.4.2 改进的高提升响应滤波器 |
| 5.4.3 多方向及多尺度分析 |
| 5.4.4 自适应阈值分割 |
| 5.5 实验结果与算法分析 |
| 5.5.1 实验设置 |
| 5.5.2 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于分数域最优时频特征的SAR目标检测 |
| 6.1 SAR图像及其特性分析 |
| 6.1.1 SAR成像概述 |
| 6.1.2 SAR图像特性分析 |
| 6.2 时频分析理论 |
| 6.2.1 信号的展开 |
| 6.2.2 短时傅里叶变换 |
| 6.2.3 Gabor变换及展开 |
| 6.2.4 Wigner-Ville时频分布 |
| 6.3 分数阶傅里叶变换 |
| 6.3.1 FrFT的定义 |
| 6.3.2 FrFT的特性 |
| 6.4 基于最优FrGT时频谱特征的SAR目标检测 |
| 6.4.1 二维分数阶Gabor变换 |
| 6.4.2 最优窗函数设计 |
| 6.4.3 最优阶决策 |
| 6.4.4 能量衰减梯度特征 |
| 6.5 实验结果与算法分析 |
| 6.5.1 实验设置 |
| 6.5.2 实验结果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.1.1 工作总结 |
| 7.1.2 创新点及主要贡献 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）复杂背景下红外小目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 红外探测系统发展现状 |
| 1.3 红外小目标检测算法研究现状 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 目标与背景特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 红外成像原理 |
| 2.2.1 红外辐射原理 |
| 2.2.2 红外成像系统 |
| 2.3 红外小目标特性分析 |
| 2.3.1 目标成像过程分析 |
| 2.3.2 目标像面分布模型 |
| 2.3.3 实验与分析 |
| 2.4 红外图像背景与噪声分析 |
| 2.4.1 背景杂波分析 |
| 2.4.2 动态噪声分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于局部导数和邻域极差的背景抑制算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于局部导数与邻域极差的背景抑制算法 |
| 3.2.1 局部导数原理 |
| 3.2.2 邻域极差表征极值 |
| 3.2.3 算法步骤 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多特征匹配和航迹关联的小目标检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统多帧小目标检测算法介绍 |
| 4.2.1 基于高斯模型的时域背景建模算法 |
| 4.2.2 基于核相关的跟踪算法 |
| 4.3 基于多特征匹配和航迹关联的小目标检测算法 |
| 4.3.1 动态阈值分割与连通标记 |
| 4.3.2 多特征匹配 |
| 4.3.3 航迹更新与航迹判决 |
| 4.3.4 算法步骤及性能分析 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）全向快速IRST系统的信息处理技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 IRST系统概况 |
| 1.2.2 全向快速IRST系统的信息处理技术研究现状 |
| 1.3 论文研究的关键技术 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 全向快速IRST系统的图像预处理技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 红外图像动态范围压缩和细节增强算法 |
| 2.2.1 红外图像压缩算法 |
| 2.2.2 红外图像细节增强算法 |
| 2.2.3 局部拉普拉斯滤波 |
| 2.3 基于区域选择的红外图像压缩与细节增强算法 |
| 2.3.1 基于改进流形排序的视觉显着性检测 |
| 2.3.2 基于区域指导的图像压缩及细节增强 |
| 2.3.3 算法复杂度分析 |
| 2.3.4 实验结果及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 全向快速IRST系统的图像拼接技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 红外图像拼接技术 |
| 3.2.1 基于灰度信息的图像拼接算法 |
| 3.2.2 基于特征的图像拼接算法 |
| 3.2.3 BRISK特征 |
| 3.3 基于多特征的快速红外图像拼接 |
| 3.3.1 相位相关定位重叠区域 |
| 3.3.2 PCA+BRISK特征检测与描述 |
| 3.3.3 基于汉明距离的特征匹配 |
| 3.3.4 基于改进RANSAC的特征提纯 |
| 3.3.5 基于渐入渐出的拼接缝消除 |
| 3.3.6 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 全向快速IRST系统的红外弱小目标检测技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 红外弱小目标检测算法 |
| 4.3 基于相位谱和点特征的红外弱小目标检测 |
| 4.3.1 基于改进相位谱的目标粗检测 |
| 4.3.2 基于Harris特征的目标精确检测 |
| 4.3.3 实验结果及分析 |
| 4.4 基于视觉显着性指导的红外弱小目标检测 |
| 4.4.1 基于全局显着性的目标粗检测 |
| 4.4.2 基于局部显着性的目标细检测 |
| 4.4.3 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全向快速IRST系统信息处理算法的硬件实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统硬件平台的结构及工作流程 |
| 5.3 系统测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）激光搜索跟踪系统的软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光搜索跟踪系统研究现状 |
| 1.2.2 系统数据滤波算法研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 激光搜索跟踪系统的算法研究 |
| 2.1 系统数据滤波算法概述 |
| 2.2 目标跟踪算法之Kalman Filter算法 |
| 2.2.1 Kalman Filter系统模型 |
| 2.2.2 Kalman Filter算法特点 |
| 2.2.3 Kalman Filter的技术处理 |
| 2.2.4 Kalman Filter在系统模型中的仿真与分析 |
| 2.3 目标跟踪算法在非线性系统下的应用 |
| 2.3.1 EKF基本思想 |
| 2.3.2 EKF系统模型 |
| 2.3.3 UKF算法推导 |
| 2.3.4 EKF和UKF在系统模型中的仿真与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 激光搜索跟踪系统软件终端设计与实现 |
| 3.1 系统框架概述 |
| 3.2 系统软件终端平台的搭建 |
| 3.2.1 开发工具的选择 |
| 3.2.2 C#与面向对象编程 |
| 3.3 系统软件终端实现方案规划 |
| 3.3.1 设计原则和功能需求 |
| 3.3.2 系统光学搜索实现方案 |
| 3.3.3 系统软件终端文件组织存储与实现 |
| 3.3.4 系统软件终端模块架构设计方案 |
| 3.3.5 基于win Form的软件开发 |
| 3.3.6 软件终端界面布局和功能 |
| 3.4 系统软件终端功能模块设计与实现 |
| 3.4.1 登录自检设计与实现 |
| 3.4.2 目标侦察平台窗体设计与实现 |
| 3.4.3 数据滤波界面设计与实现 |
| 3.5 系统开发关键技术和解决方案 |
| 3.5.1 用户信息的合法性和安全性 |
| 3.5.2 异常处理机制 |
| 3.5.3 数据通信中的多线程 |
| 3.5.4 数据滤波技术处理方案 |
| 3.5.5 界面扫描技术处理方案 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统软件终端测试与分析 |
| 4.1 系统软件终端相关测试手段 |
| 4.1.1 测试类型简介 |
| 4.1.2 测试环境与方法 |
| 4.2 系统登录与退出集成测试与分析 |
| 4.2.1 系统登录测试分析 |
| 4.2.2 系统退出及诊断测试分析 |
| 4.3 系统模块功能化集成测试与分析 |
| 4.3.1 主窗口测试分析 |
| 4.3.2 线性系统卡尔曼滤波数据处理 |
| 4.3.3 非线性系统EKF/UKF数据处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）红外面阵搜索系统快速扫描成像像移补偿技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 红外搜索跟踪系统研究概况 |
| 1.2.1 国外发展概况 |
| 1.2.2 国内发展概况 |
| 1.3 像移补偿技术研究 |
| 1.4 快速反射镜研究现状 |
| 1.4.1 快速反射镜发展概况 |
| 1.4.2 先进控制技术研究现状 |
| 1.5 本文研究内容和章节安排 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 章节安排 |
| 第2章 红外面阵搜索系统图像退化研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动态光学基础理论 |
| 2.2.1 系统坐标系定义 |
| 2.2.2 光学系统及元件作用矩阵 |
| 2.3 动基座对面阵扫描图像视轴影响分析 |
| 2.3.1 船摇对视轴方位、俯仰角度影响 |
| 2.3.2 船摇对周视扫描方位角、俯仰角影响分析 |
| 2.4 像旋分析 |
| 2.4.1 动基座对视场旋转影响分析 |
| 2.4.2 稳定平台下二维搜索像旋分析 |
| 2.5 像移分析 |
| 2.5.1 红外面阵扫描像移计算 |
| 2.5.2 二维搜索像移补偿速率分析 |
| 2.5.3 扫描像移的建模分析 |
| 2.5.4 扫描像移对成像质量的影响分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 快速面阵扫描的像移补偿方案设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 红外面阵搜索系统总体设计 |
| 3.2.1 红外面阵搜索系统功能描述 |
| 3.2.2 红外面阵搜索系统的组成 |
| 3.3 像移补偿技术路线 |
| 3.3.1 方位搜索转台步进扫描技术 |
| 3.3.2 连续扫描凝视成像补偿技术 |
| 3.4 快速扫描补偿光学技术 |
| 3.4.1 物方扫描补偿光学技术 |
| 3.4.2 像方扫描补偿光学技术 |
| 3.5 像方扫描平行光补偿技术要求 |
| 3.5.1 像方扫描视场分析 |
| 3.5.2 平行光补偿技术的偏差分析 |
| 3.6 像移补偿系统的需求分析 |
| 3.6.1 反射镜选取 |
| 3.6.2 驱动电机选型 |
| 3.6.3 补偿控制系统带宽分析 |
| 3.6.4 补偿控制系统的准确度分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 控制系统算法设计与仿真分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 像移补偿系统控制路线 |
| 4.3 方位搜索转台速率实时计算 |
| 4.3.1 光电编码器四倍细分 |
| 4.3.2 增量式光电编码器测速 |
| 4.4 振镜多闭环控制 |
| 4.5 振镜控制策略 |
| 4.5.1 复合控制 |
| 4.5.2 伪微分反馈控制 |
| 4.5.3 模糊自适应控制 |
| 4.6 振镜控制系统建模及分析 |
| 4.6.1 振镜电机数学模型 |
| 4.6.2 电流环设计分析与仿真 |
| 4.6.3 速度环设计分析与仿真 |
| 4.6.4 位置环设计分析与仿真 |
| 4.7 像移补偿伺服系统性能仿真分析 |
| 4.7.1 像移补偿运动轨迹生成 |
| 4.7.2 振镜伺服控制性能仿真 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 补偿伺服系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 振镜控制系统设计 |
| 5.3 系统硬件设计 |
| 5.3.1 数字控制模块 |
| 5.3.2 模拟驱动模块 |
| 5.3.3 高速高精度位置信息获取 |
| 5.4 软件设计 |
| 5.4.1 外围接口程序 |
| 5.4.2 控制算法开发 |
| 5.4.3 调试系统设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 红外面阵搜索系统像移补偿性能评估 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 振镜伺服系统性能测试与分析 |
| 6.2.1 速度环测试 |
| 6.2.2 位置环测试 |
| 6.3 红外面阵搜索系统像移补偿效果成像实验 |
| 6.3.1 实验室靶标成像实验 |
| 6.3.2 系统外场成像实验 |
| 6.4 红外面阵搜索系统像移补偿效果评价 |
| 6.4.1 最小可分辨温差测试 |
| 6.4.2 调制传递函数测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）红外成像目标信噪比的估算模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 红外成像系统简介 |
| 1.1.1 红外成像系统的发展 |
| 1.1.2 红外成像系统的原理 |
| 1.2 课题研究意义与创新点 |
| 1.3 论文的内容安排 |
| 第二章 目标和背景的红外辐射特性 |
| 2.1 目标红外辐射特性分析 |
| 2.2 背景红外特性分析 |
| 2.3 环境红外特性分析 |
| 2.3.1 太阳辐射 |
| 2.3.2 地面辐射 |
| 2.3.3 大气辐射 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大气系统对红外系统的影响 |
| 3.1 大气概况 |
| 3.2 大气对红外辐射的衰减 |
| 3.2.1 大气对红外辐射吸收衰减 |
| 3.2.2 大气对红外辐射散射衰减 |
| 3.3 大气程辐射分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 红外成像系统性能参数 |
| 4.1 红外成像系统的基本技术参数 |
| 4.1.1 光学系统参数 |
| 4.1.2 探测器参数 |
| 4.1.3 其他参数 |
| 4.2 性能评价的主要参数 |
| 4.3 红外成像系统的性能参数计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 目标信噪比模型 |
| 5.1 目标辐射特性建模 |
| 5.2 红外成像目标信噪比建模 |
| 5.2.1 红外系统对多像元成像的信噪比估算模型 |
| 5.2.2 红外系统对亚像元成像的信噪比估算模型 |
| 5.3 图像信噪比与系统信噪比对比 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 目标信噪比的模型软件 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究内容总结 |
| 6.2 本文研究的不足之处和对后续研究的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（9）长线列红外成像搜索系统技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 红外搜索系统简介 |
| 1.2 红外搜索系统国内外发展现状 |
| 1.3 选题的目的和意义 |
| 2 系统设计 |
| 2.1 红外搜索系统分类 |
| 2.2 长线列红外搜索系统组成及设计 |
| 2.3 长线列红外搜索系统的关键技术 |
| 2.3.1 红外信号预处理技术 |
| 2.3.2 潜望式光学系统设计技术 |
| 2.3.3 综合显示控制技术 |
| 2.3.4 二维搜索机构稳定伺服控制技术 |
| 2.3.5 多目标信号处理技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 二维搜索机构稳定伺服控制技术研究 |
| 3.1 直流伺服电机的结构及工作原理 |
| 3.2 直流伺服电机驱动和PWM调速方案 |
| 3.3 二维搜索机构稳定伺服控制设计 |
| 3.3.1 设计技术指标 |
| 3.3.2 伺服控制电路总体设计 |
| 3.3.3 工作流程 |
| 3.3.4 控制原理 |
| 3.3.5 软件设计 |
| 3.3.6 精度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多目标信号处理技术研究 |
| 4.1 弱小目标检测 |
| 4.1.1 背景抑制 |
| 4.1.2 目标检测 |
| 4.1.3 虚警剔除与建航编批 |
| 4.2 面目标检测 |
| 4.2.1 运动区域提取 |
| 4.2.2 目标分割与确认 |
| 4.3 多目标信号处理设计 |
| 4.3.1 设计技术指标 |
| 4.3.2 多目标处理器设计 |
| 4.3.3 设计结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试结果 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本次研究总结 |
| 6.2 未来应用前景及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）一种多孔径系统扫描机构研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 发展历史和研究现状 |
| 1.3 研究思路和章节安排 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2 多孔径半扫描半凝视型系统设计 |
| 2.1 多孔径红外光学系统介绍 |
| 2.1.1 军事需求分析 |
| 2.1.2 国内外研究概况 |
| 2.2 总体方案设计 |
| 2.2.1 指标体系 |
| 2.2.2 方案设计 |
| 2.3 步进反射镜方案 |
| 2.3.1 步进反射镜方案像质分析 |
| 2.4 选通反射镜方案 |
| 2.4.1 选通反射镜方案像质分析 |
| 2.5 方案对比及选择 |
| 3 扫描机构设计 |
| 3.1 扫描机构方案设计 |
| 3.2 凸轮轮廓曲线的设计 |
| 3.3 装配式凸轮轴设计 |
| 3.3.1 传统与新型凸轮轴制造方法对比 |
| 3.3.2 凸轮轴设计 |
| 3.4 扫描机构设计及装配分析 |
| 3.4.1 扫描机构设计 |
| 3.4.2 装配分析 |
| 3.4.3 样机试制 |
| 4 扫描机构测试方法及验证机构设计 |
| 4.1 测试方法设计 |
| 4.2 验证机构设计 |
| 4.3 验证机构实现 |
| 4.4 测试结果 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、红外搜索/跟踪系统在军事上的应用前景（论文参考文献）
- [1]红外图像目标追踪算法研究[D]. 李东阳. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [2]复杂背景下红外弱小目标检测方法研究[D]. 许美琪. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(08)
- [3]复杂成像探测中的微弱目标检测算法研究[D]. 彭凌冰. 电子科技大学, 2020
- [4]复杂背景下红外小目标检测方法研究[D]. 刘维习. 南京理工大学, 2020(01)
- [5]全向快速IRST系统的信息处理技术[D]. 易翔. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [6]激光搜索跟踪系统的软件设计[D]. 金庆浩. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [7]红外面阵搜索系统快速扫描成像像移补偿技术研究与实现[D]. 陈超帅. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2018(05)
- [8]红外成像目标信噪比的估算模型[D]. 李琳. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2018(03)
- [9]长线列红外成像搜索系统技术研究[D]. 潘超. 南京理工大学, 2016(06)
- [10]一种多孔径系统扫描机构研制[D]. 贺仕伟. 南京理工大学, 2016(06)