遥感图像的语义自动标注方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 遥感图像标注的国内外研究进展 | 第12-14页 |
| 1.3 遥感图像特征融合的国内外研究进展 | 第14-15页 |
| 1.4 存在的问题 | 第15页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.6 章节结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于权重特征融合的遥感图像自动标注方法 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基于颜色矩提取颜色特征 | 第19-22页 |
| 2.3 基于共生矩阵提取纹理特征 | 第22-24页 |
| 2.4 基于SIFT提取形状特征 | 第24-26页 |
| 2.5 基于权重特征融合的遥感图像语义标注 | 第26-27页 |
| 2.6 实验与分析 | 第27-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 融合多特征的深度学习遥感图像标注方法 | 第31-38页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于受限玻尔兹曼机的DBN标注模型 | 第32-33页 |
| 3.3 融合多特征的深度学习遥感图像语义标注 | 第33-35页 |
| 3.4 实验与分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于深度学习多示例海洋遥感图像标注方法 | 第38-47页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 基于海洋遥感图像对象区域多尺度分析 | 第38-40页 |
| 4.3 基于DBNMI海洋遥感图像语义标注 | 第40-42页 |
| 4.4 标注词语义相关性度量 | 第42-43页 |
| 4.5 实验与分析 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
