| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外发展概况 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 Hadoop 云计算系统 | 第11-16页 |
| 2.1 Hadoop 简介 | 第11-12页 |
| 2.2 Hadoop 的关键技术 | 第12-15页 |
| 2.2.1 HDFS | 第12-13页 |
| 2.2.2 MapReduce | 第13-15页 |
| 2.2.3 HBase | 第15页 |
| 2.3 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 遥感数字图像处理方法 | 第16-22页 |
| 3.1 图像对比度增强 | 第16-20页 |
| 3.1.1 线性增强 | 第16-17页 |
| 3.1.2 非线性增强 | 第17-18页 |
| 3.1.3 直方图修改 | 第18页 |
| 3.1.4 均衡增强方法 | 第18-20页 |
| 3.2 非监督分类 | 第20-21页 |
| 3.2.1 K-Means 算法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 ISODATA 算法 | 第21页 |
| 3.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 基于 Hadoop 的遥感数字图像处理的实验研究 | 第22-35页 |
| 4.1 传统遥感图像增强方法的研究与实验 | 第22-26页 |
| 4.1.1 实验数据 | 第22页 |
| 4.1.2 实验环境 | 第22-23页 |
| 4.1.3 传统处理方法实现 | 第23-26页 |
| 4.2 基于 Hadoop 的遥感图像增强方法的研究与实验 | 第26-33页 |
| 4.2.1 遥感数字图像并行处理模型 | 第26-27页 |
| 4.2.2 Hadoop 实验平台的搭建 | 第27-29页 |
| 4.2.3 MapReduce 处理过程 | 第29-31页 |
| 4.2.4 图像增强对比实验结果 | 第31-33页 |
| 4.3 遥感数字图像 K-Means 聚类 | 第33-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 总结与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第39页 |