基于内容的图像检索技术及其在军事侦察中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 前言 | 第10-13页 |
| ·军事图像情报处理技术的产生和意义 | 第10页 |
| ·军事图像情报处理技术简介 | 第10-13页 |
| ·多光谱战场图像的实时处理技术 | 第11页 |
| ·战场图像理解技术 | 第11页 |
| ·战场图像的自动分发技术 | 第11页 |
| ·图像快速检索和目标分类技术 | 第11-13页 |
| 2 图像预处理 | 第13-20页 |
| ·图像平滑 | 第13-14页 |
| ·图像平滑基本思想 | 第13-14页 |
| ·图像平滑算法的伪代码描述 | 第14页 |
| ·中值滤波 | 第14-15页 |
| ·中值滤波的基本思想 | 第14-15页 |
| ·中值滤波的描述 | 第15页 |
| ·图像锐化 | 第15-19页 |
| ·梯度锐化的基本原理 | 第16页 |
| ·梯度锐化的算法描述 | 第16-17页 |
| ·拉普拉斯锐化的基本原理 | 第17-18页 |
| ·拉普拉斯锐化的算法描述 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于直方图分析的分割方法 | 第20-28页 |
| ·常规和增强的直方图 | 第20-23页 |
| ·常规灰度直方图的不足 | 第20-21页 |
| ·同质性与基于同质性的直方图 | 第21-23页 |
| ·自动阈值选择 | 第23-27页 |
| ·阈值选择算法 | 第24-27页 |
| ·完整分割流程 | 第27-28页 |
| 4 主动轮廓模型的理论和算法 | 第28-41页 |
| ·主动轮廓模型的物理含义 | 第28-29页 |
| ·物理含义 | 第28页 |
| ·提取边缘的依据 | 第28-29页 |
| ·主动轮廓模型的数学表征 | 第29-30页 |
| ·数学模型 | 第29-30页 |
| ·主动轮廓模型的优缺点 | 第30页 |
| ·主动轮廓模型的实现及其离散形式 | 第30-32页 |
| ·主动轮廓模型的改进 | 第32-37页 |
| ·一阶连续性能量Ε_(cont)的改进 | 第32-33页 |
| ·对Β参数的自适应调整 | 第33-34页 |
| ·梯度采用SOBEI 算子 | 第34-35页 |
| ·对各项的归一化操作 | 第35-36页 |
| ·动态地调整控制点之间的距离 | 第36页 |
| ·增加外部约束能量Ε_(sanc) | 第36-37页 |
| ·算法描述及其流程 | 第37-40页 |
| ·算法描述 | 第37-38页 |
| ·主要函数介绍 | 第38-39页 |
| ·算法流程 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 5 特征匹配技术在军事目标识别中的应用 | 第41-54页 |
| ·目标图像 | 第41页 |
| ·目标特征选择 | 第41-46页 |
| ·目标特征选择分类 | 第42页 |
| ·目标轮廓LCS 描述 | 第42-45页 |
| ·目标局部最大轮廓序列描述 | 第45-46页 |
| ·目标匹配分类 | 第46-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结束语 | 第54-56页 |
| ·本文工作回顾 | 第54-55页 |
| ·本文工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 独创性声明 | 第60页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第60页 |
