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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

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