基于图像边缘特征的引信目标识别技术
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究概况 | 第15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 激光成像引信 | 第16-22页 |
| ·激光成像引信特点 | 第16页 |
| ·激光成像引信组成 | 第16-18页 |
| ·工作原理 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 激光成像引信目标信号特征研究 | 第22-27页 |
| ·激光成像引信目标图像生成仿真 | 第22-25页 |
| ·目标图像生成仿真建模 | 第22-24页 |
| ·目标图像仿真结果 | 第24-25页 |
| ·激光成像引信目标图像信号特点 | 第25-26页 |
| ·图像形态复杂 | 第25页 |
| ·数字二值图像 | 第25-26页 |
| ·像点具有周期性 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 快速目标图像识别技术研究 | 第27-46页 |
| ·一般图像边缘检测算法 | 第27-30页 |
| ·人工神经网络算法 | 第30-35页 |
| ·人工神经网络的发展现状 | 第31页 |
| ·人工神经元的结构 | 第31-33页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第33-35页 |
| ·人工神经网络的工作过程 | 第35页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第35页 |
| ·基于图像边缘特征的快速目标图像识别技术 | 第35-45页 |
| ·激光成像引信信号处理的特点 | 第36-37页 |
| ·识别准则-基于图像边缘特征 | 第37-38页 |
| ·目标图像识别人工神经网络算法的提出 | 第38-39页 |
| ·目标图像识别人工神经网络算法的结构 | 第39-40页 |
| ·目标图像识别人工神经网络算法的工作过程 | 第40-44页 |
| ·目标图像识别人工神经网络算法设计中应考虑的问题 | 第44-45页 |
| ·目标图像识别人工神经网络算法的优点 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 快速目标图像识别系统工程设计技术研究 | 第46-67页 |
| ·信号处理系统结构的选择 | 第46-47页 |
| ·FPGA数字电路的硬件设计 | 第47-53页 |
| ·FPGA简介 | 第47页 |
| ·FPGA芯片的选择 | 第47-49页 |
| ·FPGA数字电路系统的设计 | 第49-53页 |
| ·FPGA数字电路的VHDL程序设计 | 第53-60页 |
| ·VHDL程序功能流程图 | 第54页 |
| ·VHDL程序设计过程 | 第54-57页 |
| ·VHDL 程序设计采取的方式-结构层次化设计 | 第57-60页 |
| ·VHDL 程序设计中存在的难点 | 第60页 |
| ·VHDL 程序设计中需注意的问题 | 第60页 |
| ·仿真及测试 | 第60-66页 |
| ·时序仿真及结果 | 第60-63页 |
| ·电路测试结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 目标图像识别系统性能分析 | 第67-69页 |
| ·抗云烟干扰性能分析 | 第67页 |
| ·抗阳光干扰性能分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 全文总结 | 第69-71页 |
| ·主要结论 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73页 |
