基于遥感影像的红外纹理调制模板生成方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 红外纹理调制生成的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 图像超分辨率重建的国内外研究现状 | 第18页 |
| 1.2.3 遥感图像去阴影的国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基于遥感影像的红外纹理调制模板生成 | 第21-33页 |
| 2.1 基于遥感影像的红外纹理生成方法 | 第21-23页 |
| 2.1.1 红外纹理 | 第21页 |
| 2.1.2 红外纹理生成方法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基于遥感影像的红外纹理生成方法框架 | 第22-23页 |
| 2.2 可见光遥感图像地貌分割 | 第23-25页 |
| 2.3 材质红外辐射特性计算 | 第25-29页 |
| 2.3.1 物体红外辐射特性 | 第25-26页 |
| 2.3.2 地物热特征预测模型 | 第26-29页 |
| 2.4 红外纹理微观特征生成 | 第29-31页 |
| 2.4.1 基于可见光的纹理细节调制 | 第29-30页 |
| 2.4.2 相邻材质的温度过渡 | 第30-31页 |
| 2.5 本文红外纹理调制模板生成框架 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于图像自相似的遥感图像超分辨率重建 | 第33-47页 |
| 3.1 图像超分辨率简介 | 第33-35页 |
| 3.1.1 图像降质模型 | 第33-34页 |
| 3.1.2 基于插值的图像超分辨率重建方法 | 第34-35页 |
| 3.1.3 基于重建的超分辨率重建方法 | 第35页 |
| 3.1.4 基于学习的超分辨率重建方法 | 第35页 |
| 3.2 基于自相似的图像超分辨率原理 | 第35-42页 |
| 3.2.1 图像块冗余特性 | 第36-38页 |
| 3.2.2 同尺度下的图像自相似 | 第38-39页 |
| 3.2.3 跨尺度下的图像自相似 | 第39-41页 |
| 3.2.4 图像中的旋转自相似 | 第41-42页 |
| 3.3 大规模场景中遥感图像超分辨率算法框架 | 第42-43页 |
| 3.3.1 并行处理思想 | 第42页 |
| 3.3.2 基于并行处理的遥感图像超分辨率框架 | 第42-43页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 遥感图像阴影消除 | 第47-61页 |
| 4.1 阴影区域特征 | 第47-48页 |
| 4.2 基于纹理分析的遥感图像阴影检测 | 第48-53页 |
| 4.2.1 遥感图像分割 | 第48-51页 |
| 4.2.2 单区域分类 | 第51页 |
| 4.2.3 成对区域关系分类 | 第51-53页 |
| 4.3 基于光照模型的阴影补偿方法 | 第53-56页 |
| 4.3.1 阴影模型 | 第53-54页 |
| 4.3.2 阴影抠图 | 第54-55页 |
| 4.3.3 比率计算与像素补偿 | 第55-56页 |
| 4.4 阴影区域的补充修复 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
| 1. 基本情况 | 第69页 |
| 2. 教育背景 | 第69-70页 |
