基于图像挖掘的冰雹云识别
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题背景与选题意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·图像挖掘的研究现状 | 第8-10页 |
| ·冰雹云识别的研究现状 | 第10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 图像挖掘与雷达图像分析 | 第12-22页 |
| ·图像挖掘基本概念 | 第12-13页 |
| ·图像数据的结构化描述 | 第13-14页 |
| ·人工输入的特征描述 | 第13页 |
| ·计算机自动或半自动抽取特征描述 | 第13-14页 |
| ·图像挖掘系统体系结构 | 第14-16页 |
| ·功能驱动的图像挖掘系统结构 | 第15页 |
| ·信息驱动的图像挖掘系统结构 | 第15-16页 |
| ·图像挖掘的主要技术 | 第16-18页 |
| ·图像处理 | 第16页 |
| ·关联规则挖掘 | 第16-17页 |
| ·图像分类 | 第17页 |
| ·目标识别 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络 | 第18页 |
| ·图像挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·雷达图像分析 | 第19-22页 |
| ·图像来源 | 第19-20页 |
| ·冰雹云特征 | 第20-22页 |
| 第三章 雷达图像数据库的构建 | 第22-39页 |
| ·图像预处理 | 第22-24页 |
| ·区域选择 | 第24页 |
| ·图像分割 | 第24-26页 |
| ·雷达云图颜色特征提取 | 第26-28页 |
| ·颜色直方图 | 第26-27页 |
| ·雷达云图的颜色特征 | 第27-28页 |
| ·雷达云图的纹理特征提取 | 第28-32页 |
| ·空间灰度共生矩阵 | 第28-30页 |
| ·雷达云图的纹理特征 | 第30-32页 |
| ·雷达云图的形状特征提取 | 第32-35页 |
| ·雷达云图的形状特征 | 第32-33页 |
| ·雷达云图的形状特征提取过程 | 第33-35页 |
| ·雷达图像数据库 | 第35-38页 |
| ·雷达图像数据库的组成 | 第35-36页 |
| ·雷达图像数据库的结构 | 第36-37页 |
| ·雷达图像数据库的实现 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 雷达图像的关联规则挖掘及冰雹云识别 | 第39-51页 |
| ·关联规则挖掘 | 第39-41页 |
| ·关联规则挖掘的概念 | 第39-40页 |
| ·关联规则分类 | 第40页 |
| ·关联规则挖掘过程 | 第40页 |
| ·关联规则的算法 | 第40-41页 |
| ·图像关联规则挖掘 | 第41-43页 |
| ·图像关联规则挖掘特点 | 第41-42页 |
| ·图像关联规则挖掘思路 | 第42-43页 |
| ·雷达云图的关联规则挖掘 | 第43-46页 |
| ·数据准备 | 第43-44页 |
| ·数值关联规则算法 | 第44-45页 |
| ·雷达云图关联规则挖掘的实现 | 第45-46页 |
| ·挖掘结果及分析 | 第46页 |
| ·基于规则的冰雹云识别 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-55页 |
| ·系统集成 | 第51页 |
| ·系统流程图 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
