| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.1.2 机场识别的研究进展 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 支持向量机的基本原理 | 第16-29页 |
| 2.1 支持向量机产生的背景 | 第16页 |
| 2.2 支持向量机的理论背景 | 第16-22页 |
| 2.2.1 风险最小化 | 第17页 |
| 2.2.2 经验风险最小化 | 第17-18页 |
| 2.2.3 学习过程一致性的相关条件 | 第18页 |
| 2.2.4 VC维 | 第18-20页 |
| 2.2.5 结构风险最小化 | 第20-22页 |
| 2.3 支持向量机 | 第22-27页 |
| 2.3.1 线性可分的最优分类面 | 第22-25页 |
| 2.3.2 线性不可分情况下的最优分类面 | 第25-27页 |
| 2.3.3 核函数 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于支持向量机的机场区域识别 | 第29-43页 |
| 3.1 算法概述 | 第29-30页 |
| 3.2 预处理 | 第30-32页 |
| 3.3 纹理模式 | 第32-34页 |
| 3.3.1 纹理特征 | 第32-34页 |
| 3.3.2 训练分类函数 | 第34页 |
| 3.4 机场纹理检测试验与结果分析 | 第34-42页 |
| 3.4.1 纹理检测窗口大小的选择和核函数的选择 | 第34-36页 |
| 3.4.2 机场区域识别结果及分析 | 第36-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 机场影像中的结构提取 | 第43-67页 |
| 4.1 Hough变换提取直线原理 | 第43-44页 |
| 4.2 Hough变换在机场跑道检测中的改进及应用 | 第44-50页 |
| 4.2.1 改进Hough变换原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 改进Hough变换步骤概括 | 第46-47页 |
| 4.2.3 改进Hough变换算法的试验结果与分析 | 第47-48页 |
| 4.2.4 改进Hough变换在机场跑道检测中的应用 | 第48-50页 |
| 4.3 模糊直线检测算法 | 第50-59页 |
| 4.3.1 模糊直线检测算法原理 | 第51-54页 |
| 4.3.2 模糊直线检测算法的优化 | 第54-55页 |
| 4.3.3 模糊机场跑道识别试验与分析 | 第55-59页 |
| 4.3.4 模糊直线检测算法的瓶颈问题 | 第59页 |
| 4.4 机场跑道结构检测算法 | 第59-61页 |
| 4.5 机场跑道检测试验与成果分析 | 第61-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考 文献 | 第70-73页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间学术科研情况 | 第73页 |
