首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

高分辨率遥感影像分水岭并行分割研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-10页
1 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10-11页
     ·遥感影像分割研究的重要性第10页
     ·遥感影像并行化处理的重要性第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·串行分割算法研究现状第11-12页
     ·并行分割算法研究现状第12-13页
   ·主要研究内容第13-14页
   ·研究方法与技术路线第14-16页
2 高分辨率遥感影像分水岭分割概述第16-20页
   ·原理方法第16-18页
   ·技术流程第18页
   ·优缺点第18-19页
   ·本章小结第19-20页
3 高分辨率遥感影像并行分割第20-37页
   ·影像并行处理模型第20-24页
     ·基于任务分解的产品驱动第20-21页
     ·基于数据分解的分块驱动第21-23页
     ·基于功能分解的影像链驱动第23-24页
     ·基于算法分解的域驱动第24页
   ·遥感影像并行处理中间件第24-29页
     ·遥感影像高性能集群处理中间件架构第25-26页
     ·基于遥感影像处理算法的任务分解模型第26-27页
     ·基于 MPI 的遥感影像并行处理作业链第27-29页
   ·并行分割通用模型第29-36页
     ·遥感影像并行分割数据划分第29页
     ·遥感影像并行分割通用模型第29-33页
     ·性能分析第33-36页
   ·本章小结第36-37页
4 高分辨率遥感影像分水岭并行分割第37-45页
   ·基于 OTB 的分水岭并行分割第37-40页
     ·OTB 并行环境第38页
     ·OTB 并行策略第38-40页
     ·OTB 分水岭并行分割算法第40页
   ·基于 OTB 的分水岭并行分割分析第40-44页
     ·算法并发性分析第40页
     ·算法并行化流程第40-44页
   ·本章小结第44-45页
5 高分辨率影像分割对比实验第45-53页
   ·基于 OTB 的分水岭并行分割实验第46页
   ·基于 eCognition 影像分割实验第46-51页
     ·棋盘分割第47页
     ·四叉树分割第47-48页
     ·对比过滤分割第48-49页
     ·对比分裂分割第49页
     ·多尺度分割第49-51页
   ·实验结果比较第51-52页
   ·本章小结第52-53页
结论第53-54页
参考文献第54-57页
附录 A 附录内容名称第57-58页
作者简历第58-59页
学位论文数据集第59-60页

论文共60页,点击 下载论文
上一篇:粗集约简的神经网络集成在遥感影像分类中的应用
下一篇:大规模互联网地理标注快速聚类方法研究