基于遥感图像的机场和无水桥梁目标识别研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及任务 | 第8页 |
| ·图像目标检测技术研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·图像目标检测与识别的研究现状及其应用 | 第9页 |
| ·图像目标检测与识别中存在的主要问题 | 第9-10页 |
| ·图像目标检测与识别的发展趋势 | 第10页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像目标识别基础 | 第12-30页 |
| ·图像目标识别的一般流程 | 第12页 |
| ·图像处理技术 | 第12-15页 |
| ·图像预处理技术 | 第12-13页 |
| ·图像分割 | 第13-15页 |
| ·特征提取与选择 | 第15-20页 |
| ·图像特征的分类 | 第16-17页 |
| ·纹理特征提取与分析 | 第17页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第17-19页 |
| ·Zernike矩 | 第19-20页 |
| ·几种图像目标识别方法 | 第20-30页 |
| ·传统图像目标识别方法 | 第20-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-25页 |
| ·BP神经网络 | 第25-30页 |
| 第三章 遥感图像中多机场目标检测方法 | 第30-44页 |
| ·遥感图像中机场目标识别研究现状 | 第30页 |
| ·基于支持向量机的多机场目标检测方法 | 第30-38页 |
| ·多机场目标检测算法模型 | 第30-31页 |
| ·多机场目标检测技术实现 | 第31-35页 |
| ·多机场目标检测处理流程 | 第35-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-42页 |
| ·平台环境 | 第38页 |
| ·仿真实验 | 第38-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-42页 |
| ·多机场目标检测小结 | 第42-44页 |
| 第四章 遥感图像中无水桥梁检测方法 | 第44-64页 |
| ·水上桥梁目标检测研究现状 | 第44-46页 |
| ·水上桥梁目标检测模型分析 | 第44-45页 |
| ·水上桥梁目标识别算法流程 | 第45-46页 |
| ·无水桥梁目标模型分析 | 第46-47页 |
| ·无水桥梁目标特征分析 | 第46页 |
| ·无水桥梁目标检测算法模型 | 第46-47页 |
| ·基于边缘密度和线段复杂度的无水桥梁目标检测 | 第47-56页 |
| ·边缘密度的定义 | 第47-48页 |
| ·线段复杂度的定义 | 第48页 |
| ·BPNN的设计与训练 | 第48-53页 |
| ·基于边缘密度和线段复杂度的桥梁目标检测流程 | 第53-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-62页 |
| ·平台环境 | 第56-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-62页 |
| ·桥梁目标检测小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 在读期间研究成果 | 第70页 |
