模糊聚类在遥感图像分割中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·遥感图像分割国内外研究进展 | 第10-13页 |
| ·研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·论文创新点 | 第13-14页 |
| ·研究技术路线 | 第14页 |
| ·研究结构与安排 | 第14-16页 |
| 2 遥感图像分割的相关理论 | 第16-20页 |
| ·遥感图像分割的定义 | 第16页 |
| ·遥感图像分割的步骤 | 第16页 |
| ·基于传统的模糊C-均值聚类的图像分割 | 第16-19页 |
| ·FCM聚类算法的介绍 | 第16-18页 |
| ·基于FCM聚类算法的图像分割 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于核的改进型聚类算法 | 第20-28页 |
| ·基于核的模糊聚类中心分离算法 | 第20-23页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·模糊聚类中心分离算法 | 第20-21页 |
| ·核模糊聚类中心分离算法 | 第21-23页 |
| ·实验与结论 | 第23页 |
| ·基于核的簇间分离聚类算法 | 第23-27页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·簇间分离聚类(ICS) | 第24-25页 |
| ·基于Mercer核簇间分离聚类(KICS) | 第25-26页 |
| ·实验与结论 | 第26-27页 |
| ·本章小节 | 第27-28页 |
| 4 基于参数优化的改进聚类算法 | 第28-38页 |
| ·基于参数优化的改进型可能聚类算法 | 第28-31页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·改进型可能C-均值聚类算法 | 第28-29页 |
| ·参数优化的改进可能聚类算法 | 第29-30页 |
| ·实验与结论 | 第30-31页 |
| ·非参数化的广义噪声聚类算法 | 第31-37页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·噪声聚类和广义噪声聚类 | 第31-33页 |
| ·非参数化的广义噪声聚类 | 第33-34页 |
| ·实验与结论 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 改进的聚类算法在遥感图像分割中的应用 | 第38-52页 |
| ·研究区域概况 | 第38-39页 |
| ·地理位置 | 第38页 |
| ·地形地貌 | 第38页 |
| ·土壤 | 第38-39页 |
| ·气候 | 第39页 |
| ·植被 | 第39页 |
| ·遥感图像预处理 | 第39-43页 |
| ·改进的聚类算法在遥感图像分割中的应用 | 第43-46页 |
| ·KFCCS算法在遥感图像分割中的应用 | 第43-44页 |
| ·KICS算法在遥感图像分割中的应用 | 第44-45页 |
| ·IPCAOP聚类算法在遥感图像分割中的应用 | 第45页 |
| ·GNCIP聚类算法在遥感图像分割中的应用 | 第45-46页 |
| ·遥感图像分割的评价 | 第46-51页 |
| ·图像分割评价概述 | 第46-48页 |
| ·图像分割精度评价 | 第48-51页 |
| ·图像分割性能评价 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 遥感图像分割处理系统的实现 | 第52-58页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·系统实现概述 | 第52-55页 |
| ·相关问题说明 | 第55-57页 |
| ·wxWidgets框架库简介 | 第55-56页 |
| ·相关代码解释 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 7 结论与讨论 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·讨论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简介 | 第67-68页 |
| 在读期间发表的学术论文及项目情况 | 第68页 |
