基于模糊环境模型的多光谱导航方法的研究

摘要

本文从图像的光谱特征(主要是R、G、B三色)和利用模糊数学进行图像的阈值选取两个角度来分析和探讨多光谱图像导航方法,其中主要引入模式识别、模糊集合等数学理论,实现对无人飞行器的光谱导航,最后,通过室内智能小车和室外探空气球的实验对图像信息的处理作了初步的尝试,并给出实验结果和分析.建立的模糊多光谱导航系统(模型)具有抗电子干扰,导航精确高,适合于超低空飞行,可避免雷达侦察及空中打击等特点.本文的主要技术贡献是建立了两种多光谱导航方法——隶属函数法与λ截矩阵法.

目录

文摘

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第一章绪论

1.1引言

1.2卫星导航技术的意义与国内外发展状况

1.2.1 GPS导航系统

1.2.2 GLONASS导航系统

1.2.3 GNSS导航系统

1.2.4星定位系统

1.2.5星导航在战时存在的问题

1.3选题背景与意义

1.3.1空军领导的要求

1.3.2多光谱自动导航系统的特点

1.4研究的思路与论文安排

1.4.1研究思路

1.4.2本论文结构安排

第二章图像导航中的数字处理技术

2.1基于图像的导航

2.2数字图像处理基础

2.2.1图像变换

2.2.2图像编码压缩

2.2.3图像增强和复原

2.2.4图像分割

2.2.5图像描述

2.2.6图像分类(识别)

2.2.7图像理解

2.3图像理解理论与方法的不足

2.4图像导航系统中的分割技术

2.4.1导航系统中的图像分割

2.4.2各种相关的分割技术

第三章航空全光谱图像与多光谱图像及其应用

3.1航空全光谱图像与多光谱图像

3.1.1多光谱图像

3.1.2多光谱图像的冗余

3.1.3全光谱

3.1.4各种图像的描述

3.2图像的矩阵表示

3.3纹理特征的提取

3.3.1纹理能量法

3.3.2基于灰度共生矩阵的纹理特征提取

3.3.3小波变换提取纹理特征

3.3.4 Fourier功率谱纹理特征

3.4特征选择

3.5航空全光谱图像与航空多光谱图像的获取

3.6多光谱分析的假设与条件

3.7多光谱色度学图像定位法的图像特征及基本原理

3.7.1图像特征

3.7.2图像的栅格处理

3.7.3图像的数据结构

第四章关于数学模型与数学建模

4.1数学模型与数学建模

4.2建模步骤

4.3数学建模的发展及作用

4.4常用数学建模的方法

第五章模糊数学在图像分割技术中应用

5.1模糊技术与模糊数学

5.1.1模糊技术

5.1.2模糊数学

5.2模糊(F)矩阵、λ截矩阵

5.3模糊度

5.4聚类分析

5.5确定隶属函数的注意事项

5.6模式识别

第六章多光谱导航建模方法1-隶属函数法

6.1模糊散度

6.2类间最大模糊散度阈值化分割

6.3模糊模式识别

6.3.1染色体编码

6.3.2种群的初始化

6.4适应度函数的设计和缩放

第七章多光谱导航建模方法2-λ截矩阵法

7.1主要方法如下

7.2模型性能特点

7.3多光谱导航算法存在的问题及拟采取的解决措施

7.3.1存在的问题有两点

7.3.2解决措施

第八章多光谱导航模拟实验

8.1实验目的

8.2实验器材

8.3实验环境

8.4实验步骤

8.5实验结果及分析

第九章总结与展望

9.1研究工作回顾

9.1.1工作回顾

9.2研究工作主要成绩与特色

9.3今后工作的展望

参考文献

致谢

附录：实验图片

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