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基于纹理和结构分析的机场目标检测方法
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基于纹理和结构分析的机场目标检测方法
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第一章 绪论
第8-16页
1.1 研究背景
第8-11页
1.1.1 引言
第8-9页
1.1.2 机场识别的研究进展
第9-11页
1.2 国内外研究现状
第11-14页
1.3 论文的主要研究内容
第14-16页
第二章 支持向量机的基本原理
第16-29页
2.1 支持向量机产生的背景
第16页
2.2 支持向量机的理论背景
第16-22页
2.2.1 风险最小化
第17页
2.2.2 经验风险最小化
第17-18页
2.2.3 学习过程一致性的相关条件
第18页
2.2.4 VC维
第18-20页
2.2.5 结构风险最小化
第20-22页
2.3 支持向量机
第22-27页
2.3.1 线性可分的最优分类面
第22-25页
2.3.2 线性不可分情况下的最优分类面
第25-27页
2.3.3 核函数
第27页
2.4 本章小结
第27-29页
第三章 基于支持向量机的机场区域识别
第29-43页
3.1 算法概述
第29-30页
3.2 预处理
第30-32页
3.3 纹理模式
第32-34页
3.3.1 纹理特征
第32-34页
3.3.2 训练分类函数
第34页
3.4 机场纹理检测试验与结果分析
第34-42页
3.4.1 纹理检测窗口大小的选择和核函数的选择
第34-36页
3.4.2 机场区域识别结果及分析
第36-42页
3.5 本章小结
第42-43页
第四章 机场影像中的结构提取
第43-67页
4.1 Hough变换提取直线原理
第43-44页
4.2 Hough变换在机场跑道检测中的改进及应用
第44-50页
4.2.1 改进Hough变换原理
第45-46页
4.2.2 改进Hough变换步骤概括
第46-47页
4.2.3 改进Hough变换算法的试验结果与分析
第47-48页
4.2.4 改进Hough变换在机场跑道检测中的应用
第48-50页
4.3 模糊直线检测算法
第50-59页
4.3.1 模糊直线检测算法原理
第51-54页
4.3.2 模糊直线检测算法的优化
第54-55页
4.3.3 模糊机场跑道识别试验与分析
第55-59页
4.3.4 模糊直线检测算法的瓶颈问题
第59页
4.4 机场跑道结构检测算法
第59-61页
4.5 机场跑道检测试验与成果分析
第61-65页
4.6 本章小结
第65-67页
第五章 总结与展望
第67-69页
5.1 总结
第67页
5.2 展望
第67-69页
致谢
第69-70页
参考 文献
第70-73页
作者简历 攻读硕士学位期间学术科研情况
第73页
本篇论文共
73
页,
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。
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