遥感图像的模糊C均值聚类后处理方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 选题意义 | 第17-18页 |
| 1.4 研究目标与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.5 创新点 | 第20-23页 |
| 2 研究方法 | 第23-43页 |
| 2.1 模糊C均值聚类预处理 | 第23-24页 |
| 2.2 模糊C均值聚类 | 第24-26页 |
| 2.3 模糊C均值聚类的后处理方法 | 第26-27页 |
| 2.4 灰度图像降噪方法及其应用 | 第27-31页 |
| 2.4.1 中值滤波 | 第27-28页 |
| 2.4.2 维纳滤波 | 第28-30页 |
| 2.4.3 加权滤波 | 第30页 |
| 2.4.4 混合滤波 | 第30-31页 |
| 2.5 本文对后处理方法的改进 | 第31-41页 |
| 2.5.1 隶属度矩阵的特点 | 第31-32页 |
| 2.5.2 灰度图像降噪与聚类后处理方法的结合 | 第32-35页 |
| 2.5.3 中值滤波后处理方法 | 第35-36页 |
| 2.5.4 维纳滤波后处理方法 | 第36-37页 |
| 2.5.5 邻域加权隶属度和方法 | 第37-38页 |
| 2.5.6 混合滤波后处理方法 | 第38-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 3 数据来源与研究准备 | 第43-45页 |
| 3.1 数据选取 | 第43-44页 |
| 3.2 数据预处理与处理环境 | 第44-45页 |
| 4 算法测试与结果分析 | 第45-73页 |
| 4.1 五种类型遥感图像分类测试与比较分析 | 第46-67页 |
| 4.1.1 简单细节遥感图像 | 第46-50页 |
| 4.1.2 复杂细节遥感图像 | 第50-55页 |
| 4.1.3 高斯噪声为主的遥感图像 | 第55-60页 |
| 4.1.4 椒盐噪声为主的遥感图像 | 第60-63页 |
| 4.1.5 混合噪声遥感图像 | 第63-67页 |
| 4.2 四种改进后处理方法的优缺点分析 | 第67-70页 |
| 4.2.1 中值滤波后处理 | 第67-68页 |
| 4.2.2 维纳滤波后处理 | 第68-69页 |
| 4.2.3 邻域加权隶属度和后处理 | 第69页 |
| 4.2.4 混合滤波后处理 | 第69-70页 |
| 4.3 四种改进后处理方法的综合分析 | 第70-73页 |
| 5 结论与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 结论 | 第73-74页 |
| 5.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
