空间目标的数字图像识别方法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·地基空间目标识别 | 第12-13页 |
| ·在轨空间目标识别 | 第13-15页 |
| ·本文研究的总体思路 | 第15-17页 |
| ·研究的主要内容和结构安排 | 第17-20页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 空间目标图像库的建立 | 第20-31页 |
| ·基于若干图像的空间目标三维建模 | 第20-29页 |
| ·目标结构尺寸的获取 | 第20-26页 |
| ·三维模型的建立 | 第26-29页 |
| ·图像库的建立 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 图像特征的提取与聚类 | 第31-43页 |
| ·SIFT 算法概述 | 第31-38页 |
| ·构建尺度空间 | 第32-33页 |
| ·局部极值点的检测 | 第33-35页 |
| ·极值点的方向分配 | 第35-36页 |
| ·特征点描述子的生成 | 第36-38页 |
| ·三维目标 SIFT 特征库的建立 | 第38-42页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第39-40页 |
| ·图像库 AP 聚类 | 第40-41页 |
| ·SIFT 特征 AP 聚类建立特征库 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 待识别图像的分割和特征提取 | 第43-55页 |
| ·图像处理概述 | 第43-49页 |
| ·图像增强 | 第43-45页 |
| ·形态学图像处理 | 第45-46页 |
| ·图像分割 | 第46-49页 |
| ·空间目标图像的分割 | 第49-53页 |
| ·小范围地球背景的图像分割 | 第49-52页 |
| ·星空背景的图像分割 | 第52-53页 |
| ·分割图像的特征提取 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 图像匹配与目标识别 | 第55-62页 |
| ·SIFT 特征匹配原理 | 第55-56页 |
| ·特征匹配与目标识别 | 第56-61页 |
| ·图像匹配 | 第56-58页 |
| ·特征点匹配 | 第58-60页 |
| ·目标识别软件平台 | 第60页 |
| ·目标识别系统的分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第68页 |
