微小型无人直升机航拍动态阴影检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| ·选题背景和意义 | 第12-24页 |
| ·微小型无人直升机研究概述 | 第12-18页 |
| ·微小型无人直升机视觉系统概述 | 第18-21页 |
| ·航拍动态阴影检测的研究意义 | 第21-24页 |
| ·相关领域研究现状 | 第24-27页 |
| ·微小型无人直升机航拍动态阴影检测的关键问题 | 第27-28页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第28-29页 |
| ·论文章节安排 | 第29-30页 |
| 第二章 阴影检测基础知识 | 第30-48页 |
| ·数字图像处理基础知识 | 第30-39页 |
| ·基本概念和数字表达 | 第30-31页 |
| ·彩色数字图像 | 第31页 |
| ·色彩空间理论 | 第31-34页 |
| ·图像分割 | 第34-37页 |
| ·图像识别 | 第37-39页 |
| ·机器学习基础 | 第39-41页 |
| ·基本概念 | 第39-40页 |
| ·机器学习的基本框架 | 第40-41页 |
| ·半监督学习基础知识 | 第41-45页 |
| ·概念和历史 | 第41-42页 |
| ·研究意义 | 第42-43页 |
| ·现有算法分类和总结 | 第43-45页 |
| ·图形输入输出接口DirectShow简介 | 第45-48页 |
| 第三章 微小型无人直升机阴影检测软硬件平台设计 | 第48-57页 |
| ·阴影检测系统的硬件构架和组成 | 第48-51页 |
| ·系统结构选择 | 第48-50页 |
| ·系统组成 | 第50-51页 |
| ·阴影检测系统的软件构架和组成 | 第51-57页 |
| ·图像捕获 | 第51-55页 |
| ·图像处理 | 第55-57页 |
| 第四章 基于半监督学习的动态阴影检测算法设计 | 第57-83页 |
| ·微小型无人直升机平台下航拍影像中阴影检测的难点 | 第57-59页 |
| ·基于半监督学习的动态阴影检测算法框架 | 第59-61页 |
| ·阴影特征的设计与提取 | 第61-71页 |
| ·图像特征提取技术 | 第61-62页 |
| ·阴影特征集分析 | 第62-63页 |
| ·阴影的特征子集 | 第63页 |
| ·阴影特征设计 | 第63-71页 |
| ·分类器设计 | 第71-77页 |
| ·EM和Co-training | 第71-73页 |
| ·Co-EM | 第73-75页 |
| ·基于改进后Co-EM的分类器设计 | 第75-77页 |
| ·单帧阴影检测 | 第77页 |
| ·序列图像的动态阴影检测 | 第77-79页 |
| ·算法优越性分析 | 第79-83页 |
| ·视角(特征)互补性 | 第79-80页 |
| ·对Co-EM的改进 | 第80页 |
| ·初值问题和算法速度提升 | 第80-83页 |
| 第五章 实验结果 | 第83-90页 |
| ·微小型无人直升机平台 | 第83页 |
| ·实验方法 | 第83-85页 |
| ·实验结果 | 第85-88页 |
| ·实验分析 | 第88-90页 |
| 第六章 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·总结 | 第90页 |
| ·展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-102页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第102页 |
