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基于成像光谱图像特征的处理方法研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
图表索引第8-10页
第一章 绪 论第10-19页
 1.1 引言第10-13页
 1.2 成像光谱图像处理问题提出第13-18页
  1.2.1 成像光谱图像组成第13-14页
  1.2.2 成像光谱图像压缩问题第14-16页
  1.2.3 成像光谱图像暗条带校正问题第16-18页
   1.2.3.1 传统校正方法第16-17页
   1.2.3.2 局部增强校正方法第17-18页
 1.3 论文研究内容第18-19页
第二章 成像光谱图像特征分析第19-36页
 2.1 引言第19页
 2.2 基本理论第19-21页
 2.3 数字图像的相关理论第21-24页
  2.3.1 数字图像的自相关理论第21-23页
  2.3.2 数字图像的互相关理论第23-24页
 2.4 数字图像信息熵的理论第24-25页
 2.5 成像光谱图像特征分析第25-34页
  2.5.1 自相关特征分析第26-28页
  2.5.2 互相关特征分析第28-29页
  2.5.3 成像光谱图像相关性特征总结第29-30页
  2.5.4 成像光谱图像信息熵的特征分析第30-34页
   2.5.4.1 噪声概率密度分布模型的熵第30-31页
   2.5.4.2 成像光谱图像的信息熵第31-33页
   2.5.4.3 成像光谱图像噪声概率密度分布第33-34页
 2.6 本章小结第34-36页
第三章 基于成像光谱图像特征的暗条带校正第36-56页
 3.1 引言第36页
 3.2 常规的插值校正方法第36-39页
  3.2.1 最近邻插值方法第37页
  3.2.2 双线性插值方法第37-38页
  3.2.3 三次卷积插值方法第38-39页
 3.3 暗条带曲面拟合校正第39-46页
  3.3.1 暗条带检测第40-43页
   3.3.1.1 暗条带检测目的及方法第40-42页
   3.3.1.2 暗条带检测中的阈值选择第42-43页
  3.3.2 暗条带曲面拟合校正第43-44页
  3.3.3 暗条带曲面拟合校正的实现过程第44-46页
 3.4 实验及结论第46-55页
  3.4.1 暗条带检测实验第46-48页
  3.4.2 暗条带检测中的检测结果优化算法第48-50页
  3.4.3 暗条带曲面拟合校正实验第50-51页
  3.4.4 暗条带校正对光谱信息的影响第51-55页
   3.4.4.1 暗条带校正对光谱信息的影响实验第51-53页
   3.4.4.2 实验结果分析第53-55页
 3.5 本章小结第55-56页
第四章 基于成像光谱图像特征的无损压缩第56-79页
 4.1 引言第56-57页
 4.2 图像无损压缩技术第57-63页
  4.2.1 基于字典的无损压缩技术第58-59页
   4.2.1.1 行程编码第58-59页
   4.2.1.2 LZW编码第59页
  4.2.2 统计编码方法第59-63页
   4.2.2.1 霍夫曼编码第59-60页
   4.2.2.2 JPEG无损压缩编码第60-61页
   4.2.2.3 算术压缩编码第61-62页
   4.2.2.4 Rice压缩编码第62-63页
 4.3 图像去相关技术第63-68页
  4 3.1 差值脉冲编码调制法(DPCM)第63-67页
  4.3.2 空间预测编码第67-68页
  4.3.3 帧间预测编码第68页
 4.4 成像光谱图像D~2PCM压缩第68-77页
 4.5 实验结果及结论第77-78页
 4.6 本章小结第78-79页
第五章 结论与展望第79-81页
 5.1 结论第79-80页
 5.2 展望第80-81页
致  谢第81-82页
附  录第82-88页
参考文献第88-92页
作者攻读博士学位期间发表的论文第92-93页
作者简历第93页

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