基于机场遥感图像的跑道识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·目标识别层次及策略 | 第12-13页 |
| ·目标识别的层次 | 第12页 |
| ·目标识别的策略 | 第12-13页 |
| ·机场跑道识别技术的发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 机场遥感图像的增强 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·传统空间域增强方法 | 第17-20页 |
| ·分段线性拉伸 | 第17-18页 |
| ·非线性拉伸 | 第18-20页 |
| ·模糊增强方法 | 第20-24页 |
| ·模糊集、隶属度函数 | 第20-21页 |
| ·模糊增强算法 | 第21-24页 |
| ·仿真结果分析 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 机场区域提取 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·图像分割 | 第27-33页 |
| ·阈值化分割 | 第28-31页 |
| ·分割结果分析 | 第31-33页 |
| ·机场连通域提取 | 第33-37页 |
| ·邻接和连通数 | 第33-34页 |
| ·扫描二值图像 | 第34-36页 |
| ·等价标记表处理 | 第36页 |
| ·机场区域提取 | 第36-37页 |
| ·改进机场区域的定位 | 第37-40页 |
| ·原始的机场区域定位方法 | 第37-38页 |
| ·改进的机场区域定位方法 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第4章 机场图像的边缘检测 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第41-43页 |
| ·一阶梯度算子 | 第42-43页 |
| ·二阶梯度算子 | 第43页 |
| ·传统的Canny边缘检测算法 | 第43-45页 |
| ·平滑图像 | 第43-44页 |
| ·计算梯度的幅值和方向 | 第44页 |
| ·对梯度幅值进行非极大值抑制 | 第44页 |
| ·检测和连接边缘 | 第44-45页 |
| ·传统Canny算法的改进 | 第45-46页 |
| ·形态学梯度 | 第45-46页 |
| ·基于多尺度形态学梯度的Canny算法 | 第46页 |
| ·仿真分析 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第5章 机场跑道的识别 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·Hough变换 | 第51-60页 |
| ·Hough变换的原理 | 第51-53页 |
| ·传统Hough变换的优缺点 | 第53页 |
| ·已有Hough变换的改进算法 | 第53-57页 |
| ·改进的随机Hough变换的直线检测 | 第57-60页 |
| ·跑道的识别 | 第60-62页 |
| ·跑道的通用模型 | 第60-61页 |
| ·跑道边缘识别 | 第61-62页 |
| ·跑道的识别 | 第62页 |
| ·小结 | 第62-65页 |
| 第6章 结束语 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
