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基于改进Mean Shift算法的无人机目标定位方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究目的与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 常见的目标定位方法国内外研究现状第10-12页
        1.2.2 图像匹配定位算法研究现状第12页
        1.2.3 无人机机器视觉发展现状第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-15页
第2章 基于传统特征的Mean Shift匹配算法第15-23页
    2.1 Mean Shift算法的理论第15-18页
        2.1.1 Mean Shift算法的优势第15-16页
        2.1.2 核密度估计式第16页
        2.1.3 Mean Shift向量第16-18页
    2.2 基于颜色直方图特征的Mean Shift匹配算法第18-20页
    2.3 基于梯度方向直方图特征的Mean Shift匹配算法第20-21页
    2.4 基于梯度幅值直方图特征的Mean Shift匹配算法第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 基于梯度矢量流的特征提取算法设计第23-33页
    3.1 引言第23页
    3.2 图像的预处理第23-25页
    3.3 梯度矢量流(GVF)变形模型的研究第25-29页
        3.3.1 GVF的边缘映射第27页
        3.3.2 GVF的梯度扩散权值选择第27-28页
        3.3.3 仿真实验与结果分析第28-29页
    3.4 基于GVF提取的直方图特征实验及分析第29-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 改进的Mean Shift目标定位算法第33-46页
    4.1 引言第33页
    4.2 改进的Mean Shift目标定位算法设计第33-37页
        4.2.1 目标模型描述第33-34页
        4.2.2 候选模型的描述第34-35页
        4.2.3 相似性度量第35页
        4.2.4 基于核函数轮廓函数的目标定位第35-36页
        4.2.5 算法设计流程第36-37页
    4.3 初始迭代点的选取第37-38页
    4.4 仿真实验与结果分析第38-45页
    4.5 本章小结第45-46页
结论第46-47页
参考文献第47-51页
攻读硕士期间发表的学术论文第51-52页
致谢第52页

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