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基于光学图像和MIMO毫米波雷达回波的电力线探测方法研究

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基于光学图像和MIMO毫米波雷达回波的电力线探测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-17页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-15页
    1.2.1 MIMO雷达研究现状第9-11页
    1.2.2 直线检测研究现状第11-12页
    1.2.3 电力线探测研究现状第12-15页
  1.3 本文的主要研究内容第15-17页
第2章 电力线探测基础理论第17-29页
  2.1 引言第17页
  2.2 电力线探测系统描述第17-19页
  2.3 MIMO雷达原理及其波形设计第19-25页
    2.3.1 MIMO雷达原理第19-21页
    2.3.2 波形设计第21-25页
  2.4 电力线模型第25-28页
    2.4.1 电力线结构模型第25-26页
    2.4.2 电力线极化散射特性第26-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 雷达图像中电力线的检测与识别第29-45页
  3.1 引言第29页
  3.2 EL检测算法第29-36页
    3.2.1 EL检测过程第29-32页
    3.2.2 EL门限设置第32-33页
    3.2.3 EL检测仿真分析第33-36页
  3.3 基于分形盒子的电力线识别算法第36-39页
    3.3.1 分形及分形维数的概念第36-37页
    3.3.2 电力线回波的微分盒维数及其分形截距第37-38页
    3.3.3 仿真分析第38-39页
  3.4 基于SVM的电力线识别算法第39-44页
    3.4.1 支持向量机(SVM)第39-42页
    3.4.2 电力线特征提取及其仿真分析第42-44页
  3.5 本章小结第44-45页
第4章 光学图像中电力线的检测与识别第45-62页
  4.1 引言第45页
  4.2 电力线拟合算法第45-47页
  4.3 直线检测算法第47-50页
    4.3.1 相位编组法第47-48页
    4.3.2 快速直线检测(LSD)算法第48-49页
    4.3.3 直线检测算法仿真第49-50页
  4.4 电力线检测算法第50-57页
    4.4.1 基于K均值聚类的电力线检测方法第51-52页
    4.4.2 基于LSD的电力线检测算法第52-56页
    4.4.3 电力线检测算法仿真第56-57页
  4.5 基于DBN的电力线识别第57-60页
    4.5.1 DBN训练第57-59页
    4.5.2 识别仿真第59-60页
  4.6 本章小结第60-62页
第5章 多源图像融合方法研究第62-70页
  5.1 引言第62页
  5.2 雷达图像和光学图像的匹配第62-64页
    5.2.1 坐标变换与多项式匹配第62-63页
    5.2.2 图像重采样第63-64页
  5.3 基于小波变换的图像融合第64-69页
    5.3.1 小波变换基本原理第64-65页
    5.3.2 基于小波变换的图像融合第65-68页
    5.3.3 融合仿真第68-69页
  5.4 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第76-78页
致谢第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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