基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·遥感影像分类综述 | 第10-11页 |
| ·纹理特征提取综述 | 第11-13页 |
| ·本文研究的内容及布局 | 第13-14页 |
| 2 基于视觉词汇方法的纹理表达 | 第14-19页 |
| ·视觉词汇方法—词袋模型 | 第14-15页 |
| ·局部纹理特征提取 | 第15-16页 |
| ·视觉词汇字典学习 | 第16-17页 |
| ·全局纹理特征表达 | 第17-18页 |
| ·基于词袋模型的遥感影像分类 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 3 基于压缩纹理的遥感影像分类 | 第19-34页 |
| ·旋转不变局部纹理提取 | 第19-20页 |
| ·基于随机投影的压缩纹理 | 第20-21页 |
| ·基于压缩纹理的遥感影像分类 | 第21-33页 |
| ·方法描述 | 第21-22页 |
| ·实验与分析 | 第22-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 基于词汇共生矩阵的遥感影像分类 | 第34-46页 |
| ·空间信息表达 | 第34-35页 |
| ·词汇共生矩阵 | 第35-39页 |
| ·灰度共生矩阵(GLCM) | 第35页 |
| ·视觉词汇共生矩阵(VWCM) | 第35-37页 |
| ·排序词汇共生矩阵(SVWCM) | 第37-39页 |
| ·基于排序词汇共生矩阵的遥感影像分类 | 第39-45页 |
| ·方法描述 | 第39页 |
| ·实验与分析 | 第39-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 5 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·本文总结 | 第46-47页 |
| ·论文展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
