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内河溢油识别技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题来源第10-11页
    1.2 课题背景与意义第11-14页
        1.2.1 内河的重要性第11-12页
        1.2.2 内河溢油事故第12-13页
        1.2.3 课题意义第13-14页
    1.3 课题国内外研究现状第14-15页
    1.4 研究内容与章节安排第15-17页
        1.4.1 论文研究内容第15-16页
        1.4.2 论文章节安排第16-17页
第2章 视频获取及预处理第17-39页
    2.1 视频获取说明第17页
    2.2 图像降低数据量处理第17-21页
        2.2.1 视频取帧第17-18页
        2.2.2 图像插值算法第18-21页
    2.3 基于快速行进修复算法的去反光处理第21-27页
    2.4 图像色彩增强处理第27-37页
        2.4.1 基于RGB模型的色彩增强法第28-30页
        2.4.2 基于HSV模型的色彩增强法第30-34页
        2.4.3 基于McCann Retinex算法的色彩增强第34-37页
    2.5 本章小结第37-39页
第3章 内河溢油特征提取与选择第39-68页
    3.1 内河图像分析第39-40页
    3.2 内河溢油颜色特征第40-52页
        3.2.1 颜色矩特征提取第40-44页
        3.2.2 高纯度颜色特征提取第44-52页
    3.3 内河溢油纹理特征第52-61页
        3.3.1 纹理特征提取方式介绍第52页
        3.3.2 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取第52-56页
        3.3.3 基于颜色共生矩阵特征提取第56-61页
    3.4 内河溢油几何特征第61-67页
        3.4.1 内河图像几何特征分析第61-62页
        3.4.2 直线特征提取第62-64页
        3.4.3 角点特征提取第64-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第4章 内河溢油识别第68-78页
    4.1 常用的分类方法第68-69页
    4.2 特征提取方式性能测试第69-73页
        4.2.1 颜色矩特征测试第69-70页
        4.2.2 高纯度颜色特征测试第70-71页
        4.2.3 GLCM纹理特征测试第71页
        4.2.4 CCM特征测试第71-72页
        4.2.5 直线特征测试第72-73页
        4.2.6 角点特征测试第73页
    4.3 DAG-SVMS分类第73-77页
        4.3.1 DAG-SVMS测试第73-75页
        4.3.2 DAG-SVMS优化第75-77页
    4.4 实验结果分析第77页
    4.5 本章小结第77-78页
第5章 总结与展望第78-80页
    5.1 本文工作总结第78页
    5.2 未来工作展望第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84页

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