| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 极光分类研究进展与现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基于人眼观察的极光分类 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于模式识别的极光分类 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的研究成果与安排 | 第14-16页 |
| 第2章 极光图像的形态特征描述 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 极光图像的全局描述子 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Radon变换 | 第17页 |
| 2.2.2 Gabor变换 | 第17-20页 |
| 2.3 极光图像的局部描述子 | 第20-25页 |
| 2.3.1 LBP算子 | 第20-23页 |
| 2.3.2 韦伯局部描述符(WLD) | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 极光图像的预处理 | 第28-36页 |
| 3.1 原始的极光数据 | 第28-30页 |
| 3.2 极光图像的预处理 | 第30-32页 |
| 3.3 极光图像的标记 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于Radon-KNN的极光图像分类 | 第36-52页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 极光图像特征提取的一些方法 | 第37-42页 |
| 4.2.1 基于全局特征的极光图像特征提取方法 | 第37-39页 |
| 4.2.2 基于局部特征的极光图像特征提取方法 | 第39-42页 |
| 4.3 基于Radon变换的极光图像特征提取的鲁棒性分析 | 第42-45页 |
| 4.4 基于KNN的极光图像分类 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第62页 |