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高分辨率遥感图像的层次化分析方法

摘要第1-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-26页
   ·课题背景及研究意义第14-18页
     ·高分辨率遥感图像的发展历史第14-15页
     ·高分辨率遥感图像的显著特点第15-16页
     ·高分辨率遥感图像信息提取面临的挑战第16-18页
   ·高分辨率遥感图像分析方法研究现状第18-24页
     ·相关理论概述第18-21页
     ·高分辨率遥感图像分析方法的发展趋势第21-23页
     ·国内外研究机构与主流处理软件第23-24页
   ·论文主要工作第24-25页
   ·论文内容安排第25-26页
第二章 基于LBP 算子的纹理图像特征提取第26-52页
   ·引言第26-27页
   ·纹理分析研究现状第27-30页
     ·纹理的定义第27-28页
     ·纹理特征提取第28-30页
   ·LBP 算子第30-37页
     ·LBP 算子的基本形式第30-31页
     ·LBP 算子的扩展形式第31-35页
     ·与其他典型纹理表述方法的联系与区别第35-37页
   ·LBP 算子的改进扩展形式第37-42页
     ·LBP 算子的设计思想第37-38页
     ·LBP 算子中一致模式的主要问题第38-39页
     ·改进的扩展形式及其实现第39-42页
   ·面向纹理图像的实验结果与分析第42-48页
     ·统计特性分析第42-43页
     ·区分能力评价第43-46页
     ·分类性能评价第46-48页
   ·面向遥感图像的实验结果与分析第48-51页
     ·实验准备第49-50页
     ·结果评价第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第三章 高分辨率遥感图像层次化分类第52-76页
   ·引言第52-53页
   ·图像中的上下文信息第53-58页
     ·上下文信息的基本概念第53-55页
     ·上下文信息的表示方法第55-56页
     ·基于上下文信息的分类第56-58页
   ·融合多层次上下文信息的图像分类第58-67页
     ·基于内部上下文信息的初始化分类第59-62页
     ·基于邻域上下文信息的分类结果修正第62-63页
     ·基于场景上下文信息的分类结果精炼第63-67页
   ·实验结果与分析第67-74页
     ·实验区域与数据第68页
     ·基于不同上下文信息分类的性能评价第68-72页
     ·基于不同分类方法的性能评价第72-74页
   ·本章小结第74-76页
第四章 高分辨率遥感图像层次化分割第76-102页
   ·引言第76-77页
   ·图像的组合分割方法回顾第77-80页
     ·嵌入式组合策略第77-78页
     ·后处理式组合策略第78-79页
     ·不同组合策略的对比分析第79-80页
   ·基于分水岭变换和MRF 的组合分割第80-85页
     ·多线索信息提取第81页
     ·结合多线索信息的分水岭变换第81-83页
     ·基于MRF 的过分割编组第83页
     ·分割性能测试第83-85页
   ·基于图像内容属性的组合分割第85-93页
     ·区域类型的定义第85-87页
     ·组合分割框架的实现第87-90页
     ·区域分割的实现第90-93页
   ·实验结果与分析第93-101页
     ·性能评价度量第93-95页
     ·所提组合分割算法的有效性分析第95-98页
     ·不同分割算法的性能差异分析第98-101页
   ·本章小结第101-102页
第五章 高分辨率遥感图像层次化目标检测第102-123页
   ·引言第102-103页
   ·目标检测相关算法回顾第103-109页
     ·目标检测的基本方法第103-107页
     ·遥感图像中的舰船检测第107-109页
   ·PLSA 基础理论第109-112页
     ·PLSA 提出的动机第109-110页
     ·PLSA 的模型定义与拟合第110-112页
   ·基于PLSA 模型的遥感图像目标检测第112-117页
     ·候选区域确定第113-114页
     ·候选区域鉴别第114-117页
   ·实验结果与分析第117-121页
     ·实验建立第117页
     ·算法参数分析第117-120页
     ·检测性能分析第120-121页
   ·本章小结第121-123页
第六章 结论与展望第123-125页
致谢第125-126页
参考文献第126-140页
攻读博士期间取得的学术成果第140-142页
攻读博士期间参加和完成的科研任务第142页

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