面向植被识别的无人机图像处理关键技术研究

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面向植被识别的无人机图像处理关键技术研究

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面向植被识别的无人机图像处理关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-22页
1.1 研究背景与意义	第12-15页
1.1.1 研究背景	第12-14页
1.1.2 研究意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-18页
1.2.1 国外研究现状	第15-16页
1.2.2 国内研究现状	第16-18页
1.3 本文的研究内容及结构安排	第18-22页
1.3.1 本文研究内容	第18-20页
1.3.2 本文组织结构	第20-21页
1.3.3 研究的主要成果与创新点	第21-22页
第2章无人机图像处理的关键技术及植被识别架构	第22-29页
2.1 常用的无人机图像处理关键技术	第22-27页
2.1.1 无人机图像去噪技术	第23-24页
2.1.2 无人机图像分割技术	第24-25页
2.1.3 无人机图像拼接技术	第25-26页
2.1.4 无人机图像识别技术	第26-27页
2.2 无人机图像植被识别架构	第27-28页
本章小结	第28-29页
第3章无人机图像去噪研究	第29-48页
3.1 无人机图像噪声产生	第29-31页
3.1.1 无人机图像噪声来源	第29页
3.1.2 图像噪声模型	第29-31页
3.2 经典的无人机图像去噪理论	第31-42页
3.2.1 基于偏微分方程的图像去噪	第31-33页
3.2.2 基于分数阶PDE的图像去噪	第33-35页
3.2.3 基于多尺度分析的图像去噪	第35-42页
3.3 基于多目标PSO算法的图像去噪	第42-44页
3.3.1 多目标PSO算法	第42-43页
3.3.2 基于改进Shearlet算法的无人机图像去噪	第43-44页
3.4 实验结果与分析	第44-47页
本章小结	第47-48页
第4章无人机图像分割研究	第48-71页
4.1 图像分割的实质	第48页
4.2 无人机图像分割算法理论基础	第48-54页
4.2.1 基于阈值的图像分割	第48-49页
4.2.2 基于区域生长和分裂合并的图像分割	第49-51页
4.2.3 基于模糊理论的图像分割	第51-52页
4.2.4 基于边缘检测的图像分割	第52-54页
4.3 基于四元数蜂群算法的无人机彩色图像边缘检测	第54-63页
4.3.1 基于四元数的无人机彩色图像边缘原理	第55-57页
4.3.2 本文提出的两个新搜索公式	第57-58页
4.3.3 基于四元数的改进蜂群算法彩色图像边缘判断	第58-59页
4.3.4 实验结果和分析	第59-63页
4.4 基于改进布谷鸟算法无人机彩色图像多阈值分割	第63-70页
4.4.1 Tsallis熵的无人机图像多阈值分割原理	第64-65页
4.4.2 本文提出的改进布谷鸟搜索算法	第65-67页
4.4.3 基于改进布谷鸟算法的彩色图像分割	第67页
4.4.4 实验结果与分析	第67-70页
本章小结	第70-71页
第5章无人机图像拼接研究	第71-86页
5.1 无人机图像拼接的内容	第71-73页
5.2 图像配准	第73-78页
5.2.1 基于像素的图像配准	第73-74页
5.2.2 基于变换域的图像配准	第74-75页
5.2.3 基于特征的图像配准	第75-78页
5.3 图像融合	第78-80页
5.3.1 基于空域的图像融合	第78-79页
5.3.2 基于变换域的图像融合	第79-80页
5.4 基于改进SIFT算法的特征提取	第80-82页
5.5 实验结果与分析	第82-85页
本章小结	第85-86页
第6章基于卷积神经网络的无人机图像植被识别	第86-97页
6.1 卷积神经网络	第87-89页
6.1.1 卷积神经网络结构	第87-88页
6.1.2 卷积神经网络参数、权值设置及更新	第88-89页
6.2 本文提出的改进k-means特征学习算法	第89-90页
6.3 基于卷积神经网络的植被图像识别原理	第90-91页
6.4 本文中的无人机图像植被识别体系	第91-93页
6.5 实验结果与分析	第93-95页
本章小结	第95-97页
结论	第97-100页
致谢	第100-101页
参考文献	第101-115页
攻读学位期间取得的学术成果	第115页

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