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基于信息融合的遥感图像处理方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-27页
   ·引言第10-12页
     ·图像制导技术概述第10-11页
     ·卫星对地观测技术应用概述第11-12页
   ·遥感图像信息的特点第12-17页
     ·遥感与遥感图像的获取第12-13页
     ·遥感信息的特点第13页
     ·遥感目标的特性第13-14页
     ·遥感信息的评价标准第14-16页
     ·遥感图像的判读特征第16-17页
   ·遥感图像的目标识别技术第17-20页
     ·图像识别的基本方法和特点第17-19页
     ·图像识别技术所面临的问题和发展趋势第19-20页
   ·遥感图像处理中的信息融合第20-23页
     ·遥感图像处理中信息融合概述第20-21页
     ·图像融合在制导技术中的应用第21-22页
     ·信息融合技术研究的历史与现状第22-23页
   ·基于知识的图像理解及其应用第23-24页
   ·本文所做的主要工作第24-27页
第二章 遥感图像处理中的数据融合第27-46页
   ·数据融合的概念第27-28页
   ·图像融合的基本原理和方法第28-33页
     ·遥感图像融合的过程第28-29页
     ·图像融合的基本原理和方法第29-33页
   ·多源影像融合方法研究第33-46页
     ·融合的准则和实验图像第33-35页
     ·空间域图像融合方法第35-39页
     ·频率域方法第39-40页
     ·基于彩色空间变换的IHS变换法第40-41页
     ·一种基于区域特征动态加权的自适应图像融合方法第41-45页
     ·融合结果的评价第45-46页
第三章 遥感图像融合预处理第46-61页
   ·图像配准第46-49页
   ·SAR图像的特点和噪声消除第49-51页
   ·一种基于最大熵的图像复原方法第51-61页
     ·最大熵图像复原方法的原理第51-53页
     ·传统求解最大熵的方法第53-54页
     ·传统求解最大熵方法的缺点第54页
     ·序列二次规划方法求解最大熵第54-55页
     ·求解正定二次规划的单纯形分解算法第55-61页
第四章 遥感图像中的边缘检测第61-83页
   ·边缘检测的概念第61-64页
   ·基于模板的边缘检测方法第64-68页
     ·梯度算子第64-67页
     ·拉氏模板第67-68页
   ·基于LOG算子的边缘检测方法第68-69页
   ·基于Canny算子的边缘检测方法第69-73页
   ·一种基于小波的多尺度边缘检测方法第73-79页
     ·小波变换在图像处理中的适用性分析第73-74页
     ·基本原理和算法第74-76页
     ·实验结果及讨论第76-79页
   ·边缘检测结果的评价方法第79-83页
第五章 遥感图像分割方法研究第83-102页
   ·图像分割的概念第83-84页
   ·传统的图像分割方法第84-86页
   ·遥感图像纹理分割方法第86-98页
     ·纹理的概念第86-88页
     ·纹理分析第88-89页
     ·遥感图像纹理分割方法第89-97页
     ·纹理分割方法分析第97-98页
   ·图像分割的评价第98-102页
第六章 数学形态学原理及其应用第102-123页
   ·数学形态学的发展第102-104页
   ·数学形态学的基本概念和运算第104-109页
     ·数学形态学定量分析原则第104-106页
     ·数学形态学的基本定义及基本算法第106-109页
   ·二值图像的形态学运算第109-120页
   ·灰度图像的形态学运算第120-123页
第七章 基于知识推理的遥感图像理解方法研究第123-137页
   ·引言第123-124页
   ·专家系统第124-126页
   ·图像理解系统是一个专家系统第126-128页
   ·利用知识图方法表示知识和进行推理第128-131页
   ·应用于飞机机场识别的图像理解系统第131-137页
结束语第137-139页
参考文献第139-147页
致谢第147-148页
附录 攻读博士学位期间发表论文及教学科研工作第148页

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