基于光学图像和MIMO毫米波雷达回波的电力线探测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 MIMO雷达研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 直线检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 电力线探测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 电力线探测基础理论 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 电力线探测系统描述 | 第17-19页 |
| 2.3 MIMO雷达原理及其波形设计 | 第19-25页 |
| 2.3.1 MIMO雷达原理 | 第19-21页 |
| 2.3.2 波形设计 | 第21-25页 |
| 2.4 电力线模型 | 第25-28页 |
| 2.4.1 电力线结构模型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 电力线极化散射特性 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 雷达图像中电力线的检测与识别 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 EL检测算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 EL检测过程 | 第29-32页 |
| 3.2.2 EL门限设置 | 第32-33页 |
| 3.2.3 EL检测仿真分析 | 第33-36页 |
| 3.3 基于分形盒子的电力线识别算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 分形及分形维数的概念 | 第36-37页 |
| 3.3.2 电力线回波的微分盒维数及其分形截距 | 第37-38页 |
| 3.3.3 仿真分析 | 第38-39页 |
| 3.4 基于SVM的电力线识别算法 | 第39-44页 |
| 3.4.1 支持向量机（SVM） | 第39-42页 |
| 3.4.2 电力线特征提取及其仿真分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 光学图像中电力线的检测与识别 | 第45-62页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 电力线拟合算法 | 第45-47页 |
| 4.3 直线检测算法 | 第47-50页 |
| 4.3.1 相位编组法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 快速直线检测（LSD）算法 | 第48-49页 |
| 4.3.3 直线检测算法仿真 | 第49-50页 |
| 4.4 电力线检测算法 | 第50-57页 |
| 4.4.1 基于K均值聚类的电力线检测方法 | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于LSD的电力线检测算法 | 第52-56页 |
| 4.4.3 电力线检测算法仿真 | 第56-57页 |
| 4.5 基于DBN的电力线识别 | 第57-60页 |
| 4.5.1 DBN训练 | 第57-59页 |
| 4.5.2 识别仿真 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 多源图像融合方法研究 | 第62-70页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 雷达图像和光学图像的匹配 | 第62-64页 |
| 5.2.1 坐标变换与多项式匹配 | 第62-63页 |
| 5.2.2 图像重采样 | 第63-64页 |
| 5.3 基于小波变换的图像融合 | 第64-69页 |
| 5.3.1 小波变换基本原理 | 第64-65页 |
| 5.3.2 基于小波变换的图像融合 | 第65-68页 |
| 5.3.3 融合仿真 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
