面向分类的多/高光谱与SAR图象协同处理技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景、来源及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·课题背景及来源 | 第9页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外在该方向的研究现状及分析 | 第11-16页 |
| ·多/高光谱图象的特征提取 | 第11-13页 |
| ·SAR与极化SAR图象的特征提取 | 第13-14页 |
| ·面向分类的多/高光谱与SAR图象协同处理 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 多光谱与SAR图象的特征提取与选择 | 第18-32页 |
| ·多光谱与SAR图象的互补特征 | 第18页 |
| ·实验数据 | 第18-19页 |
| ·多光谱图象的特征提取 | 第19-20页 |
| ·光谱特征 | 第19页 |
| ·多光谱图象的光谱特征分类实验结果与分析 | 第19-20页 |
| ·SAR图象的特征提取 | 第20-27页 |
| ·局部统计特征提取 | 第21-22页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第22-24页 |
| ·分形维数特征提取 | 第24-26页 |
| ·SAR图象的特征提取结果 | 第26-27页 |
| ·SAR图象的特征选择 | 第27-30页 |
| ·基于遗传算法的特征选择 | 第28-29页 |
| ·SAR图象的特征选择结果 | 第29-30页 |
| ·SAR图象的纹理特征分类实验结果与分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 高光谱与极化SAR图象的特征提取与选择 | 第32-50页 |
| ·高光谱与极化SAR图象的互补特征 | 第32页 |
| ·实验数据 | 第32-33页 |
| ·高光谱图象的特征提取 | 第33-41页 |
| ·基于主成分分析的高光谱图象特征提取 | 第33-34页 |
| ·基于线性判别分析的高光谱图象特征提取 | 第34-35页 |
| ·基于双重最近区域变换的高光谱图象特征提取 | 第35-39页 |
| ·高光谱图象的光谱特征分类实验结果 | 第39-41页 |
| ·极化SAR图象的特征提取与选择 | 第41-49页 |
| ·H/A/α分解 | 第41-42页 |
| ·Freeman分解 | 第42-44页 |
| ·Yamaguchi分解 | 第44-45页 |
| ·基于多成分散射模型的目标分解 | 第45-46页 |
| ·极化SAR图象的极化特征分类实验结果 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 多/高光谱与SAR图象的协同分类 | 第50-68页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·基于特征层的协同分类 | 第50-55页 |
| ·基于串行特征组合的特征层协同分类 | 第50-51页 |
| ·基于并行特征组合的特征层协同分类 | 第51-53页 |
| ·基于特征层的协同分类实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·基于决策层的协同分类 | 第55-65页 |
| ·基于意见池决策融合准则的协同分类 | 第55-57页 |
| ·基于投票表决决策融合准则的协同分类 | 第57-58页 |
| ·基于模糊集理论的协同分类 | 第58-61页 |
| ·基于决策层的协同分类实验结果与分析 | 第61-65页 |
| ·基于特征层与决策层相结合的协同分类 | 第65-67页 |
| ·协同分类的原理 | 第65-66页 |
| ·协同分类实验结果与分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
