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基于视觉传感器网络目标识别方法的研究

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基于视觉传感器网络目标识别方法的研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-7页
第一章 绪论第7-17页
  · 研究背景与研究方向第7-8页
    · 研究背景第7页
    · 本文研究方向第7-8页
  · 课题研究现状与趋势第8-14页
    · 视觉传感器网络的国内外现状第8页
    · 红外图像分割的国内外现状第8-9页
    · 图像配准国内外现状第9-10页
    · 图像融合国内外现状第10-11页
    · 目标识别国内外现状第11-14页
  · 本文主要研究内容及章节安排第14-17页
第二章 红外图像分割与目标对象提取第17-27页
  · 红外辐射的基本定律第18-19页
  · 高通滤波与图像增强第19-20页
    · 高通滤波器第19页
    · Buterworth 高通滤波器第19-20页
  · 局部熵计算第20-21页
  · 区域生长法第21-22页
  · 图像的膨胀和腐蚀运算第22-23页
    · 图像的腐蚀运算第22页
    · 图像的膨胀运算第22-23页
  · 目标提取第23-24页
  · 实验对比第24-25页
    · 边缘检测方法第24页
    · 图像分割方法第24-25页
  · 本章小结第25-27页
第三章 图像融合前的配准第27-35页
  · 配准流程框图第27页
  · SIFT特征匹配算法第27-29页
  · 估算变换参数与坐标变换第29-30页
  · 插值第30-31页
  · 配准的应用第31-33页
  · 本章小结第33-35页
第四章 视觉传感器网络的图像融合第35-43页
  · 基于扩维贴近度的多传感器一致可靠性融合方法第35-39页
    · 基于扩维贴近度的一致可靠性融合算法第35-37页
    · 对比实验第37-39页
  · 视觉传感器网络的图像融合第39-42页
    · 基于像素点的融合算法第39-40页
    · 实验对比分析第40-42页
  · 本章小结第42-43页
第五章 飞机类型与飞行姿态识别系统第43-63页
  · 目标识别流程第43-44页
  · 建立飞机目标图像库第44-48页
    · 三维飞机建模第45-46页
    · 三维飞机图像库的建立第46-48页
  · 纹理识别第48-50页
    · 纹理特征提取第48-49页
    · 基于最小距离的判别第49页
    · 具体实现方法第49-50页
  · K-L变换第50-54页
    · K-L变换的性质第50-51页
    · 按 K-L 展开式进行特征选择第51-52页
    · 降维特征矩阵与投影向量第52-54页
    · 具体实现步骤第54页
  · Fisher线性判别第54-58页
    · Fisher 鉴别向量第54-56页
    · Fisher 判别规则第56-57页
    · 具体实现步骤第57-58页
  · 测试实验第58-61页
    · 识别率实验第58-59页
    · 飞机飞行姿态的识别实验第59-61页
  · 本章小结第61-63页
第六章 总结与展望第63-65页
  · 总结第63页
  · 展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第69 页

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