相位梯度算法论文_王巍,许捍卫,金文韬,丁壮

导读:本文包含了相位梯度算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:梯度,相位,算法,无人机,孔径,舰船,自动识别。

相位梯度算法论文文献综述

王巍,许捍卫,金文韬,丁壮^[1]（2018）在《基于相位一致梯度算法的无人机影像分类》一文中研究指出传统的分水岭分割算法会产生过度分割的现象,以浙江省玉环县海山乡的无人机影像为例,利用相位一致梯度算法对分水岭算法进行了改进实验,并将分割结果与传统ESP算法进行比较,得到了较好的效果。对分割后的图像进行了面向对象的信息提取,实验区影像土地利用类型分类的总体精度达到90.11%,Kappa系数为0.88,说明分类的总体精度较好。(本文来源于《地理空间信息》期刊2018年11期）

孙玉鑫,丁娟娟,刘鹏^[2]（2017）在《基于分块相位梯度算法的多舰船尾迹自动识别》一文中研究指出提出一种基于分块相位梯度算法(PGA)的多舰船尾迹合成孔径雷达(SAR)图像自动识别方法。首先在多结构形态学滤波和自适应阈值(OTSU)分割的基础上,利用分块PGA算法消除运动舰船的位置偏移和像元模糊,还原舰船实际信息;利用改进的局部Hough变换对分块图像进行检测和识别,根据识别出的尾迹坐标和角度反演运动舰船位置和航向信息。检测结果表明,该算法可准确检测SAR图像中舰船的实际位置和航向,识别准确度高,抗干扰性强。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2017年04期）

相位梯度算法论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

提出一种基于分块相位梯度算法(PGA)的多舰船尾迹合成孔径雷达(SAR)图像自动识别方法。首先在多结构形态学滤波和自适应阈值(OTSU)分割的基础上,利用分块PGA算法消除运动舰船的位置偏移和像元模糊,还原舰船实际信息;利用改进的局部Hough变换对分块图像进行检测和识别,根据识别出的尾迹坐标和角度反演运动舰船位置和航向信息。检测结果表明,该算法可准确检测SAR图像中舰船的实际位置和航向,识别准确度高,抗干扰性强。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

相位梯度算法论文参考文献

[1].王巍,许捍卫,金文韬,丁壮.基于相位一致梯度算法的无人机影像分类[J].地理空间信息.2018

[2].孙玉鑫,丁娟娟,刘鹏.基于分块相位梯度算法的多舰船尾迹自动识别[J].太赫兹科学与电子信息学报.2017

论文知识图

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