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面向红外场景仿真的遥感图像处理方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景及意义第16-18页
    1.2 国内外研究现状第18-21页
        1.2.1 遥感图像匀光匀色处理的研究现状第18-20页
        1.2.2 遥感图像拼接技术的研究现状第20页
        1.2.3 遥感图像修复技术的研究现状第20-21页
    1.3 本文的研究内容及章节安排第21-22页
第二章 可见光遥感图像匀光匀色处理第22-34页
    2.1 可见光遥感图像匀光匀色基本流程第22-23页
    2.2 图像匀光算法原理第23-29页
        2.2.1 同态滤波匀光法第23-25页
        2.2.2 Retinex匀光法第25-26页
        2.2.3 MASK匀光法第26-27页
        2.2.4 实验对比分析第27-29页
    2.3 图像间色调一致处理第29-33页
        2.3.1 基于直方图匹配的匀色处理第29-30页
        2.3.2 基于Wallis滤波器的匀色处理第30-31页
        2.3.3 实验分析第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 可见光遥感图像拼接第34-60页
    3.1 可见光遥感图像拼接理论基础第34-39页
        3.1.1 图像预处理第34-36页
        3.1.2 图像配准第36-38页
        3.1.3 图像融合第38-39页
    3.2 可见光遥感图像拼接流程第39-40页
    3.3 SIFT特征点提取第40-45页
        3.3.1 建立高斯差分金字塔尺度空间第40-41页
        3.3.2 精确定位关键点第41-43页
        3.3.3 为关键点分配主方向第43-44页
        3.3.4 构造关键点描述符第44-45页
    3.4 图像几何变换模型第45-48页
    3.5 SIFT特征点匹配第48-53页
        3.5.1 BBF特征点初匹配第48-49页
        3.5.2 RANSAC精匹配第49-53页
    3.6 改进的渐入渐出图像融合方法第53-54页
    3.7 实验结果分析第54-57页
    3.8 本章小结第57-60页
第四章 基于图像类推的可见光遥感图像纹理规划及修复第60-70页
    4.1 图像类推思想第60-61页
    4.2 图像类推算法分析第61-62页
        4.2.1 算法符号定义第61页
        4.2.2 算法目的第61-62页
        4.2.3 算法步骤第62页
    4.3 图像类推算法细节讨论第62-65页
        4.3.1 邻域匹配算法第62-63页
        4.3.2 最佳匹配搜索方法第63-64页
        4.3.3 高斯金字塔第64-65页
    4.4 图像类推方法的应用第65-67页
        4.4.1 可见光遥感图像地物规划第65-66页
        4.4.2 可见光遥感图像修复处理第66-67页
    4.5 基于可见光遥感图像的红外场景仿真第67-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第五章 总结与展望第70-72页
    5.1 本文工作总结第70-71页
    5.2 工作展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-78页
作者简介第78-79页

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