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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,点击这进入下载页面
 
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