基于粒子群优化的遥感图像聚类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·遥感技术概述 | 第12-13页 |
| ·遥感图像分类聚类研究现状 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 遥感图像特征提取 | 第17-26页 |
| ·特征提取简介 | 第17页 |
| ·光谱特征 | 第17-21页 |
| ·光谱特征常用统计量 | 第17-19页 |
| ·主成分分析法提取光谱特征 | 第19-21页 |
| ·纹理特征 | 第21-23页 |
| ·纹理特征常用统计量 | 第21-22页 |
| ·小波分解和灰度共生矩阵提取纹理特征 | 第22-23页 |
| ·相似性度量 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 遥感图像混合像元分解 | 第26-36页 |
| ·混合像元现象 | 第26页 |
| ·混合像元模型 | 第26-28页 |
| ·混合像元最大熵分解方法 | 第28-32页 |
| ·端元提取 | 第28-30页 |
| ·丰度估计 | 第30-31页 |
| ·求解算法及收敛性分析 | 第31-32页 |
| ·遥感数据分解实验 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于粒子群优化算法的遥感图像聚类算法 | 第36-50页 |
| ·遥感图像聚类原理 | 第36-37页 |
| ·经典粒子群优化算法 | 第37-39页 |
| ·模糊理论对粒子群优化的改进 | 第39-43页 |
| ·模糊聚类 | 第40-41页 |
| ·基于容差粗糙模糊集的聚类中心调整 | 第41-43页 |
| ·基于量子计算的模糊粒子群优化算法 | 第43-48页 |
| ·量子计算概述 | 第43-44页 |
| ·粒子的量子状态 | 第44-46页 |
| ·详细算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 遥感图像聚类实验及结果分析 | 第50-61页 |
| ·遥感数据选择与特征提取 | 第50-53页 |
| ·遥感图像聚类结果 | 第53-56页 |
| ·结果分析与评价 | 第56-60页 |
| ·寻优能力比较 | 第56-57页 |
| ·聚类精度评价 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
