| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·气象云图分类研究现状 | 第9-10页 |
| ·地基云图分类的难点 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容和结构 | 第11-13页 |
| 2 地基云图的纹理特征提取 | 第13-28页 |
| ·云的分类 | 第13-15页 |
| ·云图分类处理流程 | 第15-16页 |
| ·地基云图数据获取 | 第16-17页 |
| ·地基云图的子块划分 | 第17-20页 |
| ·地基云图特征提取 | 第20-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于 Gabor 小波的多尺度纹理特征 | 第28-48页 |
| ·多尺度图像分析 | 第28页 |
| ·基于 Gabor 的多尺度地基云图特征提取 | 第28-39页 |
| ·云图 BOW 多尺度特征 | 第39-40页 |
| ·地基云图特征选择 | 第40-43页 |
| ·特征组性能分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 地基云图的分类器设计 | 第48-52页 |
| ·BP 神经网络 | 第48-49页 |
| ·支持向量机 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 地基云图的多类分类 | 第52-69页 |
| ·支持向量机多类分类研究 | 第52-55页 |
| ·SVM 分类树SVM-Classification-Tree | 第55-59页 |
| ·SVM 分类树的构造 | 第59-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文工作内容与特色 | 第69-70页 |
| ·进一步工作 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 攻读硕士期间其他形式学术成果 | 第76页 |