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遥感图像中飞机目标的识别分类算法研究

内容提要第1-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·课题的背景与研究意义第8页
   ·遥感图像自动识别的发展现状第8-10页
   ·本课题的主要工作内容及预期目标第10-11页
     ·本课题主要研究内容第10页
     ·本课题预期达到的目标第10-11页
第二章 自动识别系统的设计第11-14页
   ·系统总体框架第11-13页
     ·图像数据管理子系统第11-12页
     ·图像输入子系统(Input)第12页
     ·图象预处理子系统(Preprocessing)第12页
     ·目标定位子系统(Detecting)第12页
     ·目标识别子系统(Recognition)第12页
     ·数据库子系统(Database)第12-13页
     ·情报生成子系统(Information)第13页
   ·说明第13-14页
第三章 航空遥感图像的预处理第14-22页
   ·图像对比度处理第14-16页
     ·线性和分段线性灰度拉伸第14-15页
     ·自由曲线灰度拉伸第15页
     ·直方图均衡第15-16页
   ·图像放大第16-17页
   ·图像去噪第17-22页
     ·基于小波标架的图像去噪第18-21页
       ·小波标架第18-19页
       ·算法介绍第19-21页
     ·实验与结论第21-22页
第四章 飞机区域的边缘提取及分割第22-44页
   ·边缘提取第22-27页
     ·微分法第22-25页
     ·曲线跟踪法第25-26页
     ·松弛标记法第26页
     ·掩膜法第26-27页
   ·图像分割第27-44页
     ·概述第27-28页
     ·图像分割的定义第28-29页
     ·利用边缘检测的图像分割第29-32页
     ·阈值法分割第32-37页
       ·最优阈值法分割技术第33-34页
       ·自适应阈值法分割技术第34-35页
       ·迭代阈值法分割技术第35-36页
       ·实验结果第36-37页
     ·改进区域分割方法第37-41页
       ·自适应阈值的选择第37-39页
       ·基于自适应的改进区域分割方法第39-40页
       ·实验结果第40-41页
     ·模糊差影滤波分割第41-44页
       ·高斯模糊第41-42页
       ·差影处理第42-43页
       ·差影处理实验结果第43-44页
第五章 飞机目标的特征提取第44-65页
   ·概述第44页
   ·不变矩第44-52页
     ·常规矩第44-46页
     ·仿射不变矩第46-48页
     ·新不变矩第48-50页
     ·傅立叶梅林不变矩第50-51页
     ·模糊不变矩第51-52页
     ·边矩第52页
   ·小波矩第52-54页
     ·小波矩不变量第53-54页
   ·模糊仿射不变矩第54-59页
     ·模糊不变矩第55-56页
     ·模糊仿射不变矩第56-59页
   ·实验结果第59-65页
     ·模糊仿射不变矩实验结果第59-65页
       ·原始图像的仿射不变矩实验结果第59-60页
       ·处理高斯模糊(σ=3 ) 图像第60-61页
       ·处理不同种类目标图像第61-65页
第六章 分类器的设计第65-75页
   ·BP 神经网络及BP 算法介绍第65-66页
   ·基于BP 网人工神经网络分类器设计第66-69页
   ·基于小波神经网络目标识别第69-73页
   ·实验结果及数据统计第73-75页
第七章 结论第75-77页
参考文献第77-79页
摘要第79-82页
Abstract第82-85页
致谢第85页

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