| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·道路提取方法的分类 | 第15-19页 |
| ·道路的自动提取方法 | 第15-17页 |
| ·道路的半自动提取方法 | 第17-19页 |
| ·论文主要工作及论文结构 | 第19-21页 |
| 第2章 图像特征提取技术和神经网络技术的研究现状 | 第21-26页 |
| ·特征提取定义及其分类 | 第21-23页 |
| ·颜色特征提取 | 第21-22页 |
| ·纹理特征提取 | 第22-23页 |
| ·PCNN 神经网络 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于主元神经网络和K 均值的道路识别算法及改进 | 第26-36页 |
| ·主元分析 | 第26-27页 |
| ·图像的特征量的选取 | 第27-30页 |
| ·卫星图片的特征选取 | 第27-29页 |
| ·特征选取计算 | 第29-30页 |
| ·神经网络的设计 | 第30-33页 |
| ·K 均值分类器设计 | 第33-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于主元神经网络和SVM 的道路提取算法 | 第36-42页 |
| ·基于支持向量机的分类算法 | 第36页 |
| ·支持向量机原理 | 第36-40页 |
| ·实验结果与对比分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第42-54页 |
| ·无人机遥现操控与模拟系统 | 第42-43页 |
| ·卫星图片定位与接口通信 | 第43-48页 |
| ·卫星图片定位 | 第44-45页 |
| ·软件间的通信 | 第45-48页 |
| ·应用效果与性能分析 | 第48-53页 |
| ·参数设置 | 第48-49页 |
| ·性能分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第60页 |