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微波与光学遥感图像的分类与重建

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微波与光学遥感图像的分类与重建
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究工作的背景与意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 光学遥感图像重建问题现状第10-12页
    1.2.2 微波遥感图像分类问题现状第12-13页
  1.3 本论文的主要工作与结构安排第13-15页
第二章 基于纹理合成的图像重建方法基础第15-29页
  2.1 图像修复技术基础第15-18页
    2.1.1 图像基本特征第15-17页
    2.1.2 图像修复过程描述第17页
    2.1.3 BERTALMIO修复算法第17-18页
  2.2 基于样本块的图像修复技术第18-20页
  2.3 CRIMINISI图像修复算法第20-26页
    2.3.1 CRIMINISI算法原理第20-23页
    2.3.2 CRIMINISI算法分析第23-26页
  2.4 CRIMINISI算法在光学遥感图像重建中的应用第26-27页
  2.5 本章小结第27-29页
第三章 光学遥感图像重建方法研究第29-44页
  3.1 基于辅助图像的光学图像重建方法第29-35页
    3.1.1 基于多时段辅助图像的重建方法第29-31页
    3.1.2 基于多光谱辅助图像的重建方法第31-35页
  3.2 基于辅助图像方法在云层重建中的应用第35-38页
  3.3 基于图像修复的光学图像重建方法第38-39页
  3.4 基于图像修复方法在云层重建中的应用第39-42页
  3.5 本章小结第42-44页
第四章 微波遥感图像分类方法研究第44-62页
  4.1 二值分类方法第44页
  4.2 K-MEANS聚类分类方法第44-48页
    4.2.1 K-MEANS算法流程第45页
    4.2.2 K-MEANS初始值选取第45-46页
    4.2.3 K-MEANS算法图像分割结果分析第46-48页
  4.3 FCM聚类分类方法第48-51页
    4.3.1 隶属度函数第48-49页
    4.3.2 FCM聚类算法流程第49-50页
    4.3.3 FCM算法图像分割结果分析第50-51页
  4.4 MEANSHIFT聚类分类方法第51-58页
    4.4.1 MEANSHIFT核密度估计第51-53页
    4.4.2 MEANSHIFT密度梯度估计第53-54页
    4.4.3 MEANSHIFT收敛性分析第54-56页
    4.4.4 MEANSHIFT算法流程第56-57页
    4.4.5 MEANSHIFT算法图像分割结果分析第57-58页
  4.5 XIE-BENI评价指标第58页
  4.6 实验结果分析第58-61页
  4.7 本章小结第61-62页
第五章 基于微波图像结构信息的光学图像重建方法第62-75页
  5.1 改进算法原理第62-68页
    5.1.1 数据项改进方法第62-63页
    5.1.2 图像分割改进方法第63-68页
  5.2 图像相似性评价参数第68-70页
    5.2.1 RMSE评价参数第68页
    5.2.2 PSNR评价参数第68-69页
    5.2.3 SSIM评价参数第69-70页
  5.3 实验结果与分析第70-73页
  5.4 本章小结第73-75页
第六章 全文总结与展望第75-77页
  6.1 全文总结第75-76页
  6.2 后续工作展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间取得的成果第82-83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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