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海岸带地物的面向对象分类算法研究
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海岸带地物的面向对象分类算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-15页
· 研究背景
第9-10页
· 国内外研究进展
第10-13页
· 面向对象分类的研究进展
第10-13页
· 面向对象分类方法在海岸带分类中的研究进展
第13页
· 本论文研究内容和创新
第13-14页
· 论文的篇章结构
第14-15页
第二章 基于纹元的海岸带面向对象分类
第15-41页
· 常规的基于纹元的海岸带面向对象分类的提取流程
第15-16页
· 图像分割
第16-23页
· 多维梯度
第19-20页
· H-minima
第20-22页
· 色彩模型转换
第22-23页
· 纹元直方图的生成
第23-26页
· Gabor滤波
第23-24页
· 非负矩阵分解
第24-25页
· 纹元直方图的计算
第25-26页
· 朴素贝叶斯分类
第26-30页
· 贝叶斯定理
第27页
· 贝叶斯判别准则
第27页
· 朴素贝叶斯分类
第27-30页
· 分类结果的处理
第30页
· 试验结果及其分析
第30-40页
· 研究区域和数据
第30-32页
· 试验方法
第32-36页
· 结果与精度评定
第36-40页
· 小结
第40-41页
第三章 改进的基于纹元的面向对象分类模型
第41-54页
· 改进的基于纹元的面向对象分类模型的提取流程
第41-42页
· 结构张量
第42-43页
· 多尺度结构张量
第43页
· PM扩散滤波
第43-44页
· 结构张量的迹
第44页
· KL散度
第44-45页
· 纹理特征算子
第45-46页
· 试验结果及其分析
第46-52页
· 研究区域和数据
第46-47页
· 试验方法
第47-50页
· 结果与精度评定
第50-52页
· 小结
第52-54页
第四章 基于LBP的海岸带地物提取
第54-69页
· 基于LBP的海岸带地物提取流程
第54-55页
· LBP纹理
第55-57页
· 小波变换
第57-59页
· 几何特征的计算
第59页
· 区域圆形度提取
第59页
· 区域伸长度
第59页
· BP神经网络聚类
第59-63页
· 神经元模型
第60-61页
· 单层感知器
第61页
· 多层感知器与BP神经网络
第61-63页
· 试验结果及分析
第63-67页
· 试验数据简介
第63-64页
· 养殖池塘的LBP纹理分析
第64-65页
· 养殖池塘的提取结果
第65-66页
· 其它地物的基于LBP纹理提取的结果
第66-67页
· 小结
第67-69页
第五章 结论与展望
第69-72页
参考文献
第72-78页
致谢
第78页
本篇论文共
78
页,
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。
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