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基于高分辨率遥感图像的车辆分类识别研究

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基于高分辨率遥感图像的车辆分类识别研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-19页
  1.1 研究背景和意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 国外研究现状第13-15页
    1.2.2 国内研究现状第15-16页
  1.3 本文研究内容与框架第16-18页
    1.3.1 研究内容第16-17页
    1.3.2 研究框架第17-18页
  1.4 本章小结第18-19页
2 预处理方法对比分析第19-26页
  2.1 获取感兴趣道路区域第19-20页
  2.2 现有的预处理方法分析第20-23页
    2.2.1 线性变换增强法分析第21-23页
    2.2.2 中值滤波和高斯滤波平滑法分析第23页
  2.3 本文采用的预处理方法分析第23-25页
    2.3.1 Sobel边缘滤波方法第23-24页
    2.3.2 方法效果分析第24-25页
  2.4 本章小结第25-26页
3 车辆分割与最优尺度确定方法第26-39页
  3.1 面向对象的多尺度分割方法第26-28页
    3.1.1 多尺度分割算法第26-27页
    3.1.2 构建车辆识别的影像对象层第27-28页
  3.2 最优尺度选择与车辆对象类型第28-30页
    3.2.1 最优尺度选择依据第28-29页
    3.2.2 车辆对象类型第29-30页
  3.3 常用车辆最优尺度确定方法分析第30页
  3.4 本文最优尺度确定方法:全局车辆面积最大法第30-37页
    3.3.1 车辆面积稳定性分析第31页
    3.3.2 车辆分割特点分析第31-32页
    3.3.3 全局车辆面积最大法第32-33页
    3.3.4 实例应用分析第33-37页
  3.5 与常用RMAS法对比分析第37-38页
  3.6 本章小结第38-39页
4 车辆识别的双分类器方法第39-51页
  4.1 常用的车辆分类方法分析第39页
  4.2 车辆对象的多特征分析第39-43页
  4.3 建立车辆多特征类描述第43-44页
  4.4 本文采用的双分类器方法第44-49页
    4.4.1 亮色车辆的多特征阈值分类器第44-45页
    4.4.2 暗色车辆模糊规则分类器第45-48页
    4.4.3 多特征阈值-模糊规则分类器第48-49页
  4.5 本章小结第49-51页
5 实例验证第51-67页
  5.1 已有研究中的应用数据第51页
  5.2 本文数据说明第51-55页
  5.3 车辆识别实验第55-62页
    5.3.1 Worldview-2影像车辆分类识别第55-58页
    5.3.2 Geoeye-1影像车辆分类识别第58-59页
    5.3.3 Worldview-3影像车辆分类识别第59-62页
  5.4 结果分析第62-65页
  5.5 本章小结第65-67页
6 总结与展望第67-69页
  6.1 论文总结第67-68页
  6.2 展望第68-69页
参考文献第69-72页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第72-74页
学位论文数据集第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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