飞行器目标视觉定姿定位算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 飞行器目标视觉定姿定位算法的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文的研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像分割算法概述 | 第15-26页 |
| 2.1 基于阈值的分割方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 P参数法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 峰谷法 | 第17页 |
| 2.1.3 最大类间方差法 | 第17-18页 |
| 2.2 基于边缘的分割方法 | 第18-19页 |
| 2.3 基于区域的分割方法 | 第19-20页 |
| 2.4 基于图论的分割方法 | 第20-23页 |
| 2.5 基于活动轮廓模型的分割方法 | 第23-24页 |
| 2.6 基于人工神经网络的分割方法 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于阈值和图割的图像分割算法 | 第26-47页 |
| 3.1 飞机引擎检测 | 第27-33页 |
| 3.1.1 Hough变换 | 第27-31页 |
| 3.1.2 定位目标区域 | 第31-33页 |
| 3.2 初步分割 | 第33-39页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 阈值分割算法 | 第34-37页 |
| 3.2.3 初步分割效果 | 第37-39页 |
| 3.3 精细分割 | 第39-46页 |
| 3.3.1 图与网络流 | 第39-40页 |
| 3.3.2 最大流最小割问题 | 第40-42页 |
| 3.3.3 GrabCut | 第42-43页 |
| 3.3.4 精细分割效果 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 飞机定姿定位算法 | 第47-61页 |
| 4.1 标定方法概述 | 第47-48页 |
| 4.2 单应变换 | 第48-49页 |
| 4.3 定姿定位算法 | 第49-51页 |
| 4.4 算法验证 | 第51-60页 |
| 4.4.1 机场平面坐标转换为像素坐标 | 第51-59页 |
| 4.4.2 像素坐标转换为地面坐标 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论 | 第61-62页 |
| 5.1 本文的主要贡献 | 第61页 |
| 5.2 下一步工作的展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第67页 |
