| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 课题的来源及研究目的和意义 | 第13页 |
| 1.2 激光成像雷达目标识别概述 | 第13-25页 |
| 1.2.1 激光成像雷达目标识别研究状况 | 第14-22页 |
| 1.2.2 目标识别中小样本问题 | 第22-24页 |
| 1.2.3 激光雷达目标识别存在的主要问题 | 第24-25页 |
| 1.3 主要工作及内容安排 | 第25-27页 |
| 第2章 基于单一不变矩的距离像目标识别研究 | 第27-59页 |
| 2.1 相干激光雷达图像噪声机理和预处理 | 第27-32页 |
| 2.1.1 激光雷达图像噪声机理 | 第27-30页 |
| 2.1.2 激光雷达图像模拟 | 第30-31页 |
| 2.1.3 激光雷达距离像预处理 | 第31-32页 |
| 2.2 不变矩概述 | 第32-34页 |
| 2.2.1 Hu 不变矩（HMIs） | 第32-33页 |
| 2.2.2 仿射不变矩（AMIs） | 第33-34页 |
| 2.2.3 Zernike 不变矩（ZMIs） | 第34页 |
| 2.3 三种目标识别算法原理 | 第34-37页 |
| 2.3.1 最小距离基本理论 | 第35页 |
| 2.3.2 BPNN 基本理论 | 第35-36页 |
| 2.3.3 SVM 基本理论 | 第36-37页 |
| 2.4 真实图像实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 2.4.1 距离像的预处理 | 第37-38页 |
| 2.4.2 真实图像的旋转不变性实验 | 第38-41页 |
| 2.5 模拟图像仿真结果与分析 | 第41-57页 |
| 2.5.1 激光雷达图像模拟 | 第41-45页 |
| 2.5.2 距离像预处理实验与分析 | 第45-46页 |
| 2.5.3 HMIs 的目标识别实验结果 | 第46-49页 |
| 2.5.4 AMIs 的目标识别实验结果 | 第49-50页 |
| 2.5.5 ZMIs 的目标识别实验结果 | 第50-54页 |
| 2.5.6 俯仰角改变对距离像目标识别影响 | 第54-56页 |
| 2.5.7 三种不变矩的识别性能对比分析 | 第56-57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第3章 基于组合矩的特征选择的距离像目标识别 | 第59-78页 |
| 3.1 特征选择算法实现 | 第59-63页 |
| 3.1.1 Relief 算法介绍 | 第59-60页 |
| 3.1.2 SVM-RFE 算法介绍 | 第60-61页 |
| 3.1.3 RSE-SVM 和 sRSE-SVM 算法介绍 | 第61-63页 |
| 3.2 组合矩的目标识别仿真实验与分析 | 第63-69页 |
| 3.2.1 HMIs 和 AMIs 组合的目标识别 | 第63-65页 |
| 3.2.2 AMIs 和 ZMIs 组合的目标识别 | 第65-66页 |
| 3.2.3 HMIs 和 ZMIs 组合的目标识别 | 第66-68页 |
| 3.2.4 AMIs、HMIs 和 ZMIs 组合矩的目标识别 | 第68-69页 |
| 3.2.5 组合不变矩目标识别对比分析 | 第69页 |
| 3.3 特征选择算法识别性能比较 | 第69-73页 |
| 3.3.1 Relief 算法的目标识别 | 第70-71页 |
| 3.3.2 SVM-RFE 算法目标识别 | 第71-72页 |
| 3.3.3 特征选择算法对比分析 | 第72-73页 |
| 3.4 RSE-SVM 目标识别实验结果与分析 | 第73-77页 |
| 3.4.1 RSE-SVM 目标识别 | 第73-75页 |
| 3.4.2 sRSE-SVM 目标识别 | 第75-77页 |
| 3.4.3 特征选择算法和 RSE-SVM 对比分析 | 第77页 |
| 3.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 基于分类器集成的距离像目标识别研究 | 第78-96页 |
| 4.1 分类器集成算法实现 | 第78-79页 |
| 4.2 单一不变矩的分类器集成的实验结果与分析 | 第79-85页 |
| 4.2.1 HMIs 的分类器集成对比分析 | 第80-81页 |
| 4.2.2 AMIs 的分类器集成对比分析 | 第81-83页 |
| 4.2.3 ZMIs 的分类器集成对比分析 | 第83-85页 |
| 4.3 分类器集成对俯仰角改变影响分析 | 第85-89页 |
| 4.4 基于组合不变矩分类器集成的实验结果与分析 | 第89-95页 |
| 4.4.1 AMIs 和 ZMIs 的分类器集成对比分析 | 第89-90页 |
| 4.4.2 AMIs 和 HMIs 的分类器集成对比分析 | 第90-91页 |
| 4.4.3 HMIs 和 ZMIs 的分类器集成对比分析 | 第91-92页 |
| 4.4.4 AMIs、HMIs 和 ZMIs 的分类器集成对比分析 | 第92-93页 |
| 4.4.5 基于组合矩的分类器集成性能对比 | 第93-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 基于弹性形状分析的距离像目标姿态识别 | 第96-115页 |
| 5.1 弹性形状分析方法概述 | 第96-101页 |
| 5.1.1 铰接式目标识别 | 第96-97页 |
| 5.1.2 弹性形状分析原理 | 第97-101页 |
| 5.2 铰接式目标姿态识别的仿真实验结果与分析 | 第101-114页 |
| 5.2.1 图像预处理和测地线计算 | 第102-108页 |
| 5.2.2 弹性形状的不变性分析仿真实验 | 第108-110页 |
| 5.2.3 任意方位角的目标识别仿真实验 | 第110-114页 |
| 5.3 本章小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第127-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 个人简历 | 第131页 |
