码头目标智能识别方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 图像的特征提取 | 第10-12页 |
| 1.2.1 图像特征提取的研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2.2 图像特征提取的研究现状 | 第12页 |
| 1.3 码头目标识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.1 码头目标识别的国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 码头目标识别目前存在的问题 | 第13页 |
| 1.4 论文主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| 2 基于改进的变长夹角链码的潜在区域分割方法 | 第15-42页 |
| 2.1 改进的变长夹角链码算法 | 第15-22页 |
| 2.1.1 夹角链码和变长夹角链码的介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.2 改进的变长夹角链码算法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 与变长夹角链码的比较 | 第18-21页 |
| 2.1.4 变长夹角链码算法后的几何特征提取 | 第21-22页 |
| 2.2 码头潜在区域的标注 | 第22-37页 |
| 2.2.1 图像的分割 | 第22-26页 |
| 2.2.2 边缘检测 | 第26-28页 |
| 2.2.3 海岸线的提取 | 第28-30页 |
| 2.2.4 基于凸包算法的陆地区域分割 | 第30-33页 |
| 2.2.5 潜在区域的定位 | 第33-35页 |
| 2.2.6 潜在区域的分割 | 第35-37页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 2.3.1 实验数据特性分析 | 第37-38页 |
| 2.3.2 实验结果 | 第38-40页 |
| 2.3.3 实验结果分析 | 第40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 3 基于多源图像互补特征的码头目标识别方法 | 第42-60页 |
| 3.1 多源图像的特征提取 | 第42-50页 |
| 3.1.1 多光谱图像的特征提取 | 第42-45页 |
| 3.1.2 全色图像的特征提取 | 第45-48页 |
| 3.1.3 SAR图像特征提取 | 第48-49页 |
| 3.1.4 多源图像互补特征的提取 | 第49-50页 |
| 3.2 码头目标识别方法 | 第50-55页 |
| 3.2.1 目标识别方法 | 第50-51页 |
| 3.2.2 基于互补特征的码头目标智能识别方法 | 第51-55页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 3.3.1 实验数据特性分析 | 第55页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第55-56页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 总结与展望 | 第60-62页 |
| 4.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 4.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在学期间的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
