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太阳活动精细结构的自动识别与图像质量评价

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太阳活动精细结构的自动识别与图像质量评价
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-19页
第1章 绪论第19-41页
  1.1 研究背景与意义第19-22页
  1.2 太阳图像特征第22-31页
    1.2.1 宁静区特征第22-25页
    1.2.2 活动区特征第25-31页
  1.3 国内外研究现状第31-38页
    1.3.1 太阳黑子的自动识别第33-34页
    1.3.2 太阳耀斑的自动识别第34-35页
    1.3.3 太阳耀斑后环的自动识别第35-36页
    1.3.4 太阳图像的质量评价第36-38页
  1.4 论文结构安排第38-41页
第2章 图像识别和图像质量评价方法第41-55页
  2.1 图像识别方法第41-47页
    2.1.1 阈值分割法第41-42页
    2.1.2 区域生长法第42页
    2.1.3 模糊聚类法第42-43页
    2.1.4 边缘检测法第43-44页
    2.1.5 形态学方法第44-45页
    2.1.6 水平集方法第45-47页
  2.2 图像质量评价方法第47-55页
    2.2.1 主观图像质量评价第47-48页
    2.2.2 全参考和半参考图像质量评价第48-50页
    2.2.3 无参考图像质量评价第50-55页
第3章 太阳黑子精细结构的自动识别第55-71页
  3.1 太阳黑子的结构第55-57页
  3.2 本章的方法第57-65页
    3.2.1 LIC水平集算法第58-62页
    3.2.2 太阳黑子内部结构的识别第62-65页
  3.3 实验分析第65-69页
  3.4 本章小结第69-71页
第4章 太阳耀斑的自动识别第71-87页
  4.1 耀斑的结构和分类第72-74页
  4.2 基于灰度阈值和面积阈值的耀斑自动识别和特征提取第74-79页
    4.2.1 图像预处理第75-77页
    4.2.2 耀斑区域的提取第77-78页
    4.2.3 耀斑特征的提取第78-79页
  4.3 实验分析第79-86页
    4.3.1 耀斑区域的提取第80-84页
    4.3.2 耀斑特征的提取第84-86页
  4.4 本章小结第86-87页
第5章 太阳耀斑后环的自动识别第87-95页
  5.1 基于直线检测和曲线生长的耀斑后环自动识别第87-93页
  5.2 实验分析第93页
  5.3 本章小结第93-95页
第6章 太阳自适应光学图像的质量评价第95-113页
  6.1 基于图像功率谱和人类视觉系统的图像质量评价第95-101页
    6.1.1 IQM方法第95-98页
    6.1.2 在IQM方法基础上的改进第98-101页
  6.2 实验分析第101-111页
    6.2.1 有效性测试第102-108页
    6.2.2 鲁棒性测试第108-110页
    6.2.3 运算时间第110-111页
  6.3 本章小结第111-113页
第7章 总结与展望第113-117页
  7.1 本文的主要研究内容第113-114页
  7.2 本文的主要创新点第114页
  7.3 后续工作展望第114-117页
参考文献第117-131页
致谢第131-133页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第133页

本篇论文共133页,点击这进入下载页面
 
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