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基于图像处理的空中目标识别关键技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 本课题研究目的和意义第12-13页
    1.2 本课题当前国内外研究现状及分析第13-15页
        1.2.1 国外研究现状及发展第13-14页
        1.2.2 国内研究现状及发展第14-15页
        1.2.3 存在的问题第15页
    1.3 本课题研究的基本任务与要求第15页
    1.4 本课题研究的主要内容第15-18页
第二章 海天图像的预处理技术第18-22页
    2.1 引言第18页
    2.2 实验系统组成第18-19页
    2.3 图像预处理第19-21页
        2.3.1 图像平滑第19-20页
        2.3.2 图像均值滤波第20-21页
        2.3.3 图像中值滤波第21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于海天线旋转后准确确定目标区域第22-34页
    3.1 海天区域分割第22-24页
        3.1.1 海天图像分割第22-23页
        3.1.2 Otsu分割法第23-24页
    3.2 Hough变换检测直线第24-25页
        3.2.1 标志Hough变换第24页
        3.2.2 改进的Hough变换检测直线第24-25页
    3.3 海天线旋转后确定目标区域第25-28页
    3.4 图像边缘检测第28-32页
        3.4.1 图像边缘检测的基本概念第28页
        3.4.2 边缘检测步骤第28-29页
        3.4.3 常用的边缘检测算法第29-30页
        3.4.4 Canny边缘检测第30-31页
        3.4.5 实验结果与分析第31-32页
    3.5 本章小结第32-34页
第四章 图像特征提取第34-46页
    4.1 目标图像的特征提取技术第34-35页
        4.1.1 目标图像特征向量第34-35页
        4.1.2 目标物体图像特征的分类第35页
    4.2 飞机目标图像的几何特征提取第35-40页
        4.2.1 飞机目标中心第35-36页
        4.2.2 尺寸特征第36-37页
            4.2.2.1 周长与面积第36-37页
            4.2.2.2 长轴与短轴第37页
        4.2.3 形状特征第37-38页
            4.2.3.1 紧凑度第37-38页
            4.2.3.2 复杂度第38页
        4.2.4 机长翼展比第38-40页
    4.3 实验结果与分析第40-41页
    4.4 不变矩的基本概念第41-45页
        4.4.1 不变矩的计算方法和计算结果第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 图像特征融合第46-56页
    5.1 引言第46页
    5.2 降维基本概念第46-47页
    5.3 主成分分析法(PCA)第47-51页
        5.3.1 PCA原理第47-48页
        5.3.2 PCA数学模型第48-50页
        5.3.3 结果分析第50-51页
    5.4 基于遗传算法的约简算法第51-54页
        5.4.1 遗传算法第51-52页
        5.4.2 约简算法第52-54页
    5.5 本章小结第54-56页
第六章 目标识别的分类器设计和软件实现第56-72页
    6.1 引言第56页
    6.2 支持向量机原理第56-59页
        6.2.1 线性可分支持向量机第56-58页
        6.2.2 非线性支持向量机第58-59页
        6.2.3 支持向量机的核函数第59页
    6.3 支持向量机核函数选择与参数优化第59-64页
        6.3.1 实验与结果分析第61-64页
    6.4 海空目标识别系统软件设计第64-69页
        6.4.1 系统界面设计第64页
        6.4.2 软件代码设计第64-69页
            6.4.2.1 图像处理操作程序第65-67页
            6.4.2.2 实时视频采集第67-69页
    6.5 实验结果第69-70页
    6.6 本章小结第70-72页
结论与展望第72-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间发表的学术成果第78-80页
致谢第80页

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