夜间星空中云的检测
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·云检测的概况 | 第12-14页 |
| ·云图分割的质量评价 | 第14-15页 |
| ·错分类误差 | 第14-15页 |
| ·平均结构相似性测度 | 第15页 |
| ·论文的主要研究工作与组织结构 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 传统云检测算法 | 第18-26页 |
| ·基于一维 OTSU 的云检测 | 第18-21页 |
| ·传统的 OTSU 算法 | 第18-20页 |
| ·灰度拉伸后的 OTSU 算法 | 第20-21页 |
| ·基于二维 OTSU 的云检测 | 第21-24页 |
| ·基于最大熵的云检测算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于先验知识的云图分割 | 第26-39页 |
| ·云图特征 | 第26-29页 |
| ·星点特征 | 第26页 |
| ·星云分布特征 | 第26-27页 |
| ·分布特征的分析和验证 | 第27-29页 |
| ·星空中星点提取 | 第29-33页 |
| ·云图去噪 | 第29-30页 |
| ·背景抑制 | 第30-31页 |
| ·图像二值化 | 第31-32页 |
| ·基于面积的伪星点去除 | 第32页 |
| ·基于辨差阈的伪星点去除 | 第32-33页 |
| ·基于先验知识的单阈值 | 第33-35页 |
| ·夜空背景灰度的估算 | 第33页 |
| ·星体局部背景的可信度 | 第33-34页 |
| ·云分割阈值 | 第34页 |
| ·算法实现步骤 | 第34-35页 |
| ·实验与分析 | 第35-38页 |
| ·实验环境和图片数据库 | 第35页 |
| ·阈值分割算法比较 | 第35-38页 |
| ·数据验证 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于先验知识的阈值面分割算法 | 第39-47页 |
| ·多项式拟合的原理 | 第39-41页 |
| ·灰度的最小均方误差拟合 | 第40页 |
| ·矩阵表示方法 | 第40-41页 |
| ·求取拟合背景和阈值分割 | 第41页 |
| ·样本点的选取 | 第41-43页 |
| ·云分割实验及分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于统计背景模型的云分割算法 | 第47-56页 |
| ·静态背景模板的建立 | 第47-48页 |
| ·B 样条曲线曲面基本理论 | 第48-53页 |
| ·B 样条曲线 | 第48-49页 |
| ·B 样条的性质 | 第49-50页 |
| ·三次 B 样条曲线及其插值反算 | 第50-52页 |
| ·截面生成阈值网格面 | 第52-53页 |
| ·云分割实验及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附件 | 第63页 |
