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基于支持向量机的遥感图像去噪与融合算法研究
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基于支持向量机的遥感图像去噪与融合算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-7页
目录
第7-9页
第一章 绪论
第9-15页
· 选题目的及研究意义
第9-10页
· 国内外研究现状
第10-12页
· 本文的研究内容和组织结构
第12-15页
第二章 支持向量机原理
第15-27页
· 统计学习理论
第15-19页
· 机器学习的数学模型
第15-16页
· 经验风险最小化
第16-17页
· 函数集的VC维
第17页
· 推广性的界
第17-18页
· 结构风险最小化原理
第18-19页
· 支持向量机
第19-24页
· 最优分类面
第20-21页
· 线性支持向量机
第21-22页
· 非线性支持向量机
第22-24页
· 支持向量回归
第24-25页
· 本章小结
第25-27页
第三章 基于支持向量机的遥感图像去噪
第27-46页
· 支持向量值滤波器
第27-28页
· 非下采样方向滤波器组
第28-31页
· 支持向量值轮廓波变换
第31-32页
· 基于支持向量值轮廓波变换的SAR图像去噪
第32-45页
· SAR图像简介
第33页
· 相干斑噪声模型
第33-34页
· 算法描述
第34-35页
· 实验结果与分析
第35-45页
· 本章小结
第45-46页
第四章 基于支持向量机的遥感图像融合
第46-63页
· 遥感图像融合层次
第46-47页
· 遥感图像融合质量的评价
第47-50页
· 基于支持向量值变换和PCNN的遥感图像融合算法
第50-62页
· 支持向量值变换
第50页
· 脉冲耦合神经网络(PCNN)
第50-52页
· 算法描述
第52-54页
· 融合规则
第53页
· 算法步骤
第53-54页
· 实验结果与分析
第54-62页
· 本章小结
第62-63页
第五章 总结与展望
第63-65页
· 全文工作总结
第63页
· 今后工作的展望
第63-65页
参考文献
第65-69页
攻读硕士期间发表的论文
第69页
攻读硕士期间参加的科研项目
第69-70页
致谢
第70页
本篇论文共
70
页,
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。
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