基于机器视觉的机场跑道异物检测技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·机场跑道异物检测技术研究现状 | 第14-17页 |
| ·国外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要内容及章节安排 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 异物检测图像处理基本算法研究 | 第18-36页 |
| ·图像的颜色空间 | 第18-23页 |
| ·RGB颜色模型 | 第18-19页 |
| ·HSI颜色模型 | 第19-20页 |
| ·RGB颜色空间与HSI颜色空间的比较 | 第20-21页 |
| ·RGB颜色空间与HSI颜色空间的转换 | 第21-23页 |
| ·图像的预处理 | 第23-26页 |
| ·视频图像的灰度化 | 第23-25页 |
| ·图像滤波处理 | 第25-26页 |
| ·图像的边缘检测 | 第26-30页 |
| ·基于Robert算子的边缘检测 | 第27页 |
| ·基于Sobel算子的边缘检测 | 第27-28页 |
| ·基于Prewitt算子的边缘检测 | 第28-29页 |
| ·基于Canny算子的边缘检测 | 第29-30页 |
| ·图像的形态学滤波 | 第30-35页 |
| ·腐蚀与膨胀运算 | 第31-34页 |
| ·开运算与闭运算 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 机场跑道异物检测算法研究 | 第36-58页 |
| ·常用运动目标检测算法 | 第36-40页 |
| ·背景差分法 | 第36-37页 |
| ·帧差法 | 第37-38页 |
| ·光流法 | 第38-40页 |
| ·改进的异物检测算法 | 第40-46页 |
| ·基于自适应混合高斯背景建模的背景减法 | 第41-42页 |
| ·改进的帧间差分法 | 第42-44页 |
| ·改进的异物检测算法 | 第44-46页 |
| ·异物检测噪声干扰的滤除 | 第46-50页 |
| ·异物的连通域标记 | 第46-49页 |
| ·面积法去除噪声区域 | 第49-50页 |
| ·机场跑道异物的标定 | 第50-53页 |
| ·基于多次曲线拟合的目标位置计算 | 第50-52页 |
| ·基于图像矩的目标位置计算 | 第52-53页 |
| ·机场跑道异物的跟踪 | 第53-57页 |
| ·Mean Shift跟踪算法 | 第54-55页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪算法 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 机场跑道异物检测系统设计与实验 | 第58-76页 |
| ·系统的设计方案与设计流程 | 第58-59页 |
| ·系统的设计要求 | 第58页 |
| ·系统的设计流程 | 第58-59页 |
| ·机场跑道异物检测的平台 | 第59-62页 |
| ·防抖动算法 | 第62-64页 |
| ·检测实验过程 | 第64-75页 |
| ·单异物目标检测与标定 | 第65-67页 |
| ·多异物目标检测与标定 | 第67-72页 |
| ·不同光照下异物的检测与标定 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
