基于不变矩飞机型号识别方法研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·模式识别技术 | 第9-13页 |
| ·模式识别原理 | 第9-11页 |
| ·特征选择 | 第11-12页 |
| ·监督分类 | 第12-13页 |
| ·训练样本库 | 第13页 |
| ·本论文研究的内容和组织 | 第13-15页 |
| 第二章 数字图像处理技术 | 第15-24页 |
| ·概述 | 第15页 |
| ·图像的二值化 | 第15-16页 |
| ·图像特征描述及提取 | 第16-18页 |
| ·图像的特征描述 | 第16-18页 |
| ·图像特征提取 | 第18页 |
| ·图像分割 | 第18-19页 |
| ·基于匹配的识别技术 | 第19-21页 |
| ·全局模板匹配 | 第19-20页 |
| ·模板向量匹配 | 第20-21页 |
| ·特征匹配 | 第21页 |
| ·图像边缘检测 | 第21-24页 |
| 第三章 图像的矩函数 | 第24-40页 |
| ·图像的矩函数 | 第24-25页 |
| ·图像矩的一般定义 | 第24页 |
| ·几何矩 | 第24-25页 |
| ·图像几何矩的不变量 | 第25-27页 |
| ·平移和尺度不变量 | 第25-26页 |
| ·旋转不变量 | 第26-27页 |
| ·图像的矩特征表示 | 第27-31页 |
| ·特征向量 | 第27-28页 |
| ·图像的规范化 | 第28-29页 |
| ·特征矩阵 | 第29-31页 |
| ·图像的矩特征匹配 | 第31-40页 |
| ·特征向量的匹配 | 第31-34页 |
| ·神经网络 | 第34-37页 |
| ·矩特征矩阵的匹配算法 | 第37-40页 |
| 第四章 飞机图像特征表述和识别算法 | 第40-50页 |
| ·图像的不变矩 | 第40-42页 |
| ·对图像不变矩特征的修正 | 第42-44页 |
| ·仿射不变矩 | 第44页 |
| ·长宽比 | 第44-45页 |
| ·圆形度/边界复杂度 | 第45-46页 |
| ·目标主轴与水平方向的夹角估算 | 第46-47页 |
| ·目标紧凑度 | 第47页 |
| ·图像的识别方法 | 第47-50页 |
| ·最小距离法 | 第47-48页 |
| ·特征的分类 | 第48页 |
| ·最小距离法与特征分类相结合 | 第48-50页 |
| 第五章 飞机型号识别系统的设计 | 第50-68页 |
| ·建立飞机图像样本库 | 第50-51页 |
| ·目标飞机检测 | 第51页 |
| ·开发工具 | 第51页 |
| ·系统定义 | 第51-52页 |
| ·系统详细设计 | 第52-60页 |
| ·图像编程 | 第52-55页 |
| ·系统框架设计 | 第55-60页 |
| ·数据库设计 | 第60-61页 |
| ·系统运行及测试结果 | 第61-68页 |
| ·测试图像的生成 | 第61-62页 |
| ·测试结果 | 第62-63页 |
| ·系统运行情况 | 第63-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
