基于多传感器的地面目标识别技术研究

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基于多传感器的地面目标识别技术研究

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基于多传感器的地面目标识别技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-18页
· 研究的背景和意义	第12-13页
· 地面目标识别技术国内外研究现状	第13-15页
· 可见光图像传感器地面目标识别	第13-14页
· 红外传感器地面目标识别	第14-15页
· 本文主要研究内容和各章安排	第15-18页
· 本文主要研究内容	第15-16页
· 论文的组织结构	第16-18页
第2章图像预处理和运动目标检测方法研究	第18-35页
· 数字图像的基本概念	第18-19页
· 可见光图像和红外图像的差异	第19-20页
· 地面目标的图像平滑	第20-25页
· 邻域均值滤波	第21-22页
· 中值滤波	第22-23页
· 高斯滤波	第23页
· 图像平滑方法实验分析	第23-25页
· 运动目标检测算法研究	第25-34页
· 光流法	第25-26页
· 帧间差分法	第26-28页
· 背景差分法	第28-31页
· 改进的运动目标检测算法	第31-33页
· 运动目标的定位	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第3章 Haar-like特征和积分图像法研究	第35-45页
· Haar-like矩形特征	第35-41页
· Haar-like矩形特征的起源	第35-37页
· Haar-like矩形特征的表示	第37-40页
· 计算图像子窗口中Haar-like特征的数量	第40-41页
· 利用积分图像加速计算Haar-like矩形特征	第41-44页
· 0°倾角积分图像	第41-42页
· 45°倾角的积分图像	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第4章地面目标识别分类算法研究	第45-60页
· SVM支持向量机	第45-50页
· 线性可分情况	第46-48页
· 线性不可分情况	第48-50页
· AdaBoost算法理论	第50-53页
· Boosting研究概述	第50-51页
· Boosting基本思想	第51-52页
· Adaboost分类模型	第52-53页
· 改进的AdaBoost算法	第53-58页
· Gentle AdaBoost算法	第53-55页
· 改进的AdaBoost算法	第55-58页
· 本章小结	第58-60页
第5章基于多传感器的地面目标识别仿真系统	第60-72页
· 实验设备和软件平台	第60-61页
· 地面目标库的建立	第61-63页
· 地面目标训练样本库的建立	第61-63页
· 地面目标测试样本库的建立	第63页
· 分类器的训练	第63-67页
· 样本准备	第64-65页
· 样本预处理	第65-66页
· 样本训练	第66-67页
· 识别过程及结果分析	第67-71页
· 本章小结	第71-72页
结论	第72-74页
参考文献	第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第78-79页
致谢	第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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