基于局部特征的目标检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题的来源和研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·课题的来源 | 第8页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·计算机视觉中的目标识别 | 第9页 |
| ·光学遥感图像中目标识别的特点 | 第9页 |
| ·遥感图像目标识别技术的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究情况 | 第9-10页 |
| ·国外研究情况 | 第10页 |
| ·本文内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 目标识别算法介绍 | 第11-28页 |
| ·基于图像分割和形状匹配的算法 | 第13-19页 |
| ·图像的分割算法 | 第13-18页 |
| ·形状匹配方法 | 第18-19页 |
| ·基于特征提取和模板匹配的算法 | 第19-21页 |
| ·匹配和识别的过程 | 第21-22页 |
| ·基于随机场的检测算法 | 第22-27页 |
| ·随机场的基本概念 | 第23-25页 |
| ·条件随机场 | 第25-26页 |
| ·基于 CRF 的目标检测 | 第26页 |
| ·最优化值的求解方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于角点的舰船检测 | 第28-40页 |
| ·基于极坐标变换的角检测算法 | 第28-35页 |
| ·算法介绍 | 第28-29页 |
| ·图像的极坐标变换 | 第29页 |
| ·多尺度下的角点定义 | 第29-30页 |
| ·梯度图像的使用和检测点选择 | 第30-31页 |
| ·角点特征的提取 | 第31-32页 |
| ·选择出角点的方法 | 第32-33页 |
| ·算法的速度 | 第33页 |
| ·算法实验 | 第33-35页 |
| ·角点检测算法小结 | 第35页 |
| ·舰船的检测 | 第35-38页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·水域的分割 | 第36-37页 |
| ·舰船的检测 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于局部自相似算子的飞机检测 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-42页 |
| ·局部自相似描述子 | 第42-44页 |
| ·思路 | 第42-43页 |
| ·局部自相似描述子的具体计算 | 第43页 |
| ·局部自相似描述子的表述方式的好处 | 第43-44页 |
| ·描述子的筛选 | 第44页 |
| ·置信传播 | 第44-45页 |
| ·和积算法的描述 | 第45页 |
| ·图像间描述子的匹配 | 第45-47页 |
| ·两个描述子集合间匹配的概率模型 | 第45-46页 |
| ·总的匹配情况的求解 | 第46-47页 |
| ·检测算法 | 第47-49页 |
| ·具体算法的步骤 | 第47-49页 |
| ·实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本文工作总结 | 第52页 |
| ·未来工作展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
