| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 引言 | 第15-17页 |
| 1.1.1 图像目标检测技术研究背景与现状 | 第15-17页 |
| 1.2 线状目标检测技术研究背景与现状 | 第17-24页 |
| 1.2.1 机场跑道目标检测课题背景与研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.2 裂缝目标检测课题背景与研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 | 第24-25页 |
| 第二章 线状目标检测的理论基础 | 第25-35页 |
| 2.1 图像成像 | 第25-28页 |
| 2.2 图像分割 | 第28-31页 |
| 2.3 直线检测 | 第31-32页 |
| 2.4 图像增强 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于特征聚类的机场跑道目标检测方法 | 第35-55页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 机场跑道检测算法思路与原理 | 第35-48页 |
| 3.2.1 均比值（ratio of average，ROA）边缘检测 | 第35-38页 |
| 3.2.2 边缘特征提取及聚类筛选 | 第38-44页 |
| 3.2.3 跑道边缘平行线对检测 | 第44-48页 |
| 3.3 算法步骤 | 第48-49页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第49-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于CLAHE和形状特征分析的裂缝目标检测方法 | 第55-71页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 裂缝检测算法思路与原理 | 第55-65页 |
| 4.2.1 限制对比度自适应直方图均衡图像增强 | 第55-58页 |
| 4.2.2 双边滤波 | 第58-61页 |
| 4.2.3 局部自适应阈值分割 | 第61-62页 |
| 4.2.4 基于形状特征分析的连通域提取 | 第62-65页 |
| 4.3 算法步骤 | 第65页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第65-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第71页 |
| 5.2 未来展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |