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基于FPGA的卫星图像在轨处理技术研究

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基于FPGA的卫星图像在轨处理技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-26页
  1.1 课题研究的背景与意义第11-13页
  1.2 遥感图像处理概述第13-14页
  1.3 遥感图像处理研究现状第14-20页
    1.3.1 遥感图像预处理研究现状第15-17页
    1.3.2 遥感图像后期处理研究现状第17-20页
  1.4 FPGA及SYSTEM GENERATOR简介第20-24页
  1.5 论文的主要内容及结构安排第24-26页
    1.5.1 论文的主要内容第24-25页
    1.5.2 论文结构安排第25-26页
第2章 图像后处理技术概述第26-54页
  2.1 图像平滑第26-34页
    2.1.1 均值滤波第27-29页
    2.1.2 高斯滤波第29-31页
    2.1.3 中值滤波第31-32页
    2.1.4 双边滤波第32-34页
  2.2 图像锐化第34-39页
    2.2.1 梯度法第34-37页
    2.2.2 反锐化掩模法第37-38页
    2.2.3 频域高通滤波第38-39页
  2.3 图像分割第39-53页
    2.3.1 基于边缘检测的图像分割第40-46页
    2.3.2 基于区域的分割方法第46-53页
  2.4 本章小结第53-54页
第3章 图像后处理技术系统模型第54-76页
  3.1 引言第54页
  3.2 基于权重的均衡滤波第54-61页
    3.2.1 几种改进的中值滤波第54-59页
    3.2.2 基于权重的均衡滤波第59页
    3.2.3 结果分析第59-61页
  3.3 基于形态学的反锐化掩模算法第61-68页
    3.3.1 数学形态学第62-65页
    3.3.2 基于形态学的反锐化掩模算法第65-68页
  3.4 基于小波分解的自适应阈值范围分割第68-75页
    3.4.1 小波变换与小波分解第69-71页
    3.4.2 基于小波分解的自适应阈值的直方图分割第71-75页
  3.5 本章小结第75-76页
第4章 基于形态学分析的图像聚类分割第76-86页
  4.1 引言第76-77页
  4.2 形态学分析方法(MCA)第77页
  4.3 字典的选取第77-80页
    4.3.1 第二代曲波变换第78页
    4.3.2 离散余弦变换第78-80页
  4.4 基于MEAN-SHIFT的聚类图像分割第80-84页
    4.4.1 Mean-shift聚类算法第80页
    4.4.2 纹理的定义第80-81页
    4.4.3 自适应带宽高斯核第81-82页
    4.4.4 最大相异系数的相似度测量方法第82-83页
    4.4.5 纹理处理结果第83-84页
  4.5 实验结果分析第84-85页
  4.6 本章小结第85-86页
第5章 基于FPGA的图像在轨处理算法的实现与验证第86-113页
  5.1 设计思路第86-87页
  5.2 基于FPGA实现的图像分割算法验证第87-107页
    5.2.1 顶层模块第87-88页
    5.2.2 System Generator常用模块介绍第88-91页
    5.2.3 窗口模板设计第91-92页
    5.2.4 滤波模块第92-98页
    5.2.5 锐化模块第98-102页
    5.2.6 分割模块第102-107页
  5.3 基于FPGA的形态学分析聚类纹理分割算法验证第107-111页
    5.3.1 基于FPGA的形态学分析聚类纹理分割算法实现第107-111页
    5.3.2 基于FPGA实现的算法验证与效果评估第111页
  5.4 本章小结第111-113页
结论第113-115页
参考文献第115-120页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第120-121页
致谢第121页

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