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基于高层特征的光学遥感图像分类

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基于高层特征的光学遥感图像分类
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 光学遥感图像分类现状第10-12页
        1.2.1 高层特征提取研究现状第10-11页
        1.2.2 光学遥感图像分类研究现状第11-12页
    1.3 研究的难题和挑战第12-14页
    1.4 论文的研究内容及组织结构第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 特征提取及处理算法第16-30页
    2.1 底层特征提取概述第16-20页
        2.1.1 光谱特征提取第16-17页
        2.1.2 纹理特征提取第17-19页
        2.1.3 形状特征提取第19-20页
    2.2 中层特征提取概述第20-24页
        2.2.1 特征筛选第20-22页
        2.2.2 特征融合第22-23页
        2.2.3 特征重构第23-24页
    2.3 高层特征提取概述第24-27页
        2.3.1 全卷积特征提取第24-25页
        2.3.2 反卷积特征提取第25-26页
        2.3.3 特征可视化第26-27页
    2.4 特征分类器原理第27-29页
        2.4.1 SVM分类器第27-28页
        2.4.2 KNN分类器第28-29页
        2.4.3 RF分类器第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 光学遥感图像分类算法第30-39页
    3.1 基于底层特征的光学遥感图像分类第30-32页
        3.1.1 基于LBP算法的光学遥感图像分类第30-31页
        3.1.2 基于改进型LBP算法的光学遥感图像分类第31-32页
    3.2 基于中层特征的光学遥感图像分类第32-34页
        3.2.1 结合流行学习算法的光学遥感图像分类第32-33页
        3.2.2 结合超像素显著性特征的光学遥感图像分类第33-34页
    3.3 基于高层特征的光学遥感图像分类第34-38页
        3.3.1 多层反卷积结构第34-35页
        3.3.2 多层反池化第35-36页
        3.3.3 MDCNN网络结构构建第36-37页
        3.3.4 MDCNN网络的训练与优化第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于改进型MDCNN的光学遥感图像分类算法第39-48页
    4.1 空间金字塔结构第39-42页
        4.1.1 空间金字塔池化第39-40页
        4.1.2 多层金字塔反卷积第40-42页
    4.2 基于软概率的反池化方法第42-46页
        4.2.1 池化坐标第42-43页
        4.2.2 软概率反池化第43-46页
    4.3 基于改进型MDCNN的光学遥感图像分类第46-47页
        4.3.1 改进型MDCNN网络结构搭建第46-47页
        4.3.2 改进型MDCNN网络的训练与优化第47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 实验结果与分析第48-58页
    5.1 实验数据第48-50页
    5.2 实验设置第50-52页
    5.3 实验结果与分析第52-57页
    5.4 本章小结第57-58页
第6章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
附录 攻读硕士学位期间研究成果第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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