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基于自然计算的SAR图像分割技术的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·引言第9-11页
   ·SAR图像分割第11页
   ·论文的主要内容及贡献第11-15页
第二章 基于免疫算法的SAR图像分割第15-25页
   ·引言第15-16页
   ·智能进化算法第16-18页
     ·遗传算法第16-17页
     ·免疫算法第17-18页
   ·空间矩阵第18-19页
   ·最佳分类器第19-20页
   ·基于免疫算法的SAR图像分割算法第20-24页
     ·算法流程第20页
     ·实验验证1第20-22页
     ·实验验证2第22-23页
     ·免疫算法与遗传算法的比较第23-24页
   ·小结第24-25页
第三章 基于纹理分析的SAR图像分割第25-55页
   ·引言第25-26页
   ·现有的SAR图像纹理特征及其分割性能比较第26-31页
     ·分形维数第26-27页
     ·灰度共生矩阵第27-28页
     ·局部统计值第28页
     ·几种纹理特征的分割性能比较第28-31页
   ·简化GLCM计算参数的理论分析第31-41页
     ·简化GLCM计算参数的理论分析与证明第31-33页
     ·纹理计算仿真实验第33-41页
   ·基于免疫K-MEANS聚类的SAR图像分割算法第41-53页
     ·k-means聚类算法第41-42页
     ·无监督的免疫规划k.means聚类算法第42-43页
     ·算法的计算复杂度的分析与收敛性的证明第43-44页
     ·算法的实验验证第44-51页
     ·算法分析第51-53页
   ·小结第53-55页
第四章 基于小波分析的SAR图像分割第55-84页
   ·引言第55-56页
   ·小波变换对计算GLCM纹理特征值的影响第56-69页
     ·小波变换对图像统计特征的影响第56-60页
     ·实验仿真验证第60-69页
   ·相干斑噪声对GLCM计算结果的影响第69-74页
     ·相干斑噪声的建模第69页
     ·相干斑噪声对GLCM的计算结果的影响第69-71页
     ·实验仿真验证第71-74页
   ·基于小波变换的SAR图像分割第74-83页
     ·基于小波变换的SAR图像分割算法第75页
     ·算法的计算复杂度分析与收敛性的说明第75页
     ·实验验证1第75-78页
     ·实验验证2第78-80页
     ·实验验证3第80页
     ·实验验证4第80-82页
     ·实验验证5第82-83页
   ·小结第83-84页
第五章 基于隐马尔可夫模型的SAR图像分割第84-100页
   ·引言第84页
   ·马尔可夫随机场理论概述第84-85页
   ·图像的隐马尔可夫模型第85-87页
   ·基于隐马尔可夫模型的纹理图像距离计算第87-94页
     ·图像间的距离计算第87页
     ·实验验证1:纹理图像间的距离计算第87-88页
     ·实验验证2:混合纹理的距离计算第88-89页
     ·实验验证3:对扰乱图像的距离计算第89-90页
     ·实验验证4:SAR图像间的距离计算1第90-92页
     ·实验验证5:SAR图像间的距离计算2第92-94页
   ·基于图像距离计算的SAR图像分割算法第94-99页
   ·小结第99-100页
第六章 SAR图像数据立方体的建立第100-106页
   ·引言第100页
   ·图像数据挖掘第100-103页
     ·图像挖掘中研究的问题第100-101页
     ·图像挖掘的框架第101-103页
   ·SAR图像数据立方体的建立第103-105页
     ·SAR图像特征数据立方体的模式第103-104页
     ·数据立方体的原语定义第104-105页
   ·小结第105-106页
第七章 结束语第106-109页
   ·本文工作总结第106-108页
   ·未来工作展望第108-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-117页
攻读博士学位期间合作完成的学术论文第117-118页

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