| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 地雷探测技术研究 | 第17-18页 |
| 1.2.2 探雷体系研究 | 第18-20页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 可见光图像目标检测识别算法研究 | 第22-40页 |
| 2.1 基于AdaBoost算法的目标检测 | 第22-28页 |
| 2.1.1 Haar特征 | 第22-23页 |
| 2.1.2 积分图 | 第23-24页 |
| 2.1.3 基于Haar特征的AdaBoost算法 | 第24-26页 |
| 2.1.4 检测图像 | 第26-28页 |
| 2.2 基于LBP算法的目标识别 | 第28-31页 |
| 2.2.1 基于LBP原理的目标特征提取 | 第28-29页 |
| 2.2.2 基于LBP直方图特征的相似度计算 | 第29-30页 |
| 2.2.3 可见光图像中目标置信度 | 第30-31页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第31-38页 |
| 2.3.1 目标检测结果 | 第31-36页 |
| 2.3.2 目标识别结果 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 红外地雷场景图像处理算法研究 | 第40-54页 |
| 3.1 基于最大熵的子区分割算法 | 第40-45页 |
| 3.1.1 图像分区及子区合并 | 第40-42页 |
| 3.1.2 最大熵分割算法 | 第42-45页 |
| 3.2 形态学处理 | 第45-47页 |
| 3.3 闭合区域多级判别算法 | 第47-53页 |
| 3.3.1 闭合轮廓序列检测 | 第47-48页 |
| 3.3.2 ROI目标特征提取 | 第48-50页 |
| 3.3.3 目标多级判别识别 | 第50-51页 |
| 3.3.4 红外图像中目标置信度 | 第51页 |
| 3.3.5 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 多传感器光学系统的地雷目标识别与定位 | 第54-72页 |
| 4.1 多传感器选择 | 第54-56页 |
| 4.2 目标坐标计算 | 第56-64页 |
| 4.2.1 图像及地理坐标转换 | 第56-59页 |
| 4.2.2 两个地理坐标系转换 | 第59-60页 |
| 4.2.3 坐标误差估算 | 第60-64页 |
| 4.3 红外与可见光图像决策融合 | 第64-66页 |
| 4.4 系统算法处理流程 | 第66-67页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第67-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于多传感器的抛撒地雷探测系统 | 第72-80页 |
| 5.1 系统框架 | 第72-73页 |
| 5.2 硬件系统 | 第73-75页 |
| 5.2.1 硬件方案设计 | 第73-74页 |
| 5.2.2 算法的硬件移植及优化 | 第74-75页 |
| 5.3 系统软件界面设计 | 第75-77页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第77-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-90页 |