| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第9-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 遥感图像调制生成红外纹理的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 遥感图像增质方法的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第22-24页 |
| 第二章 可见光遥感图像增质方法的研究 | 第24-34页 |
| 2.1 遥感图像阴影去除 | 第24-28页 |
| 2.1.1 基于阈值分割的阴影检测基本思想 | 第25页 |
| 2.1.2 基于阈值分割的阴影检测基本步骤 | 第25-26页 |
| 2.1.3 基于颜色恒常理论的阴影补偿基本思想 | 第26-27页 |
| 2.1.4 基于颜色恒常理论的阴影补偿基本步骤 | 第27-28页 |
| 2.2 阴影检测与补偿的结果与分析 | 第28-29页 |
| 2.3 遥感图像中运动物体的去除 | 第29-32页 |
| 2.3.1 基于图像块修复的运动物体去除算法思想 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于图像块修复的运动物体去除具体思路 | 第30-32页 |
| 2.4 去除运动物体的结果与分析 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于遥感图像纹理的红外纹理温度场细节调制研究 | 第34-50页 |
| 3.1 基于遥感图像调制生成红外纹理温度场 | 第34-37页 |
| 3.1.1 红外纹理 | 第34页 |
| 3.1.2 红外纹理温度场 | 第34-36页 |
| 3.1.3 基于遥感图像调制生成红外纹理温度场 | 第36-37页 |
| 3.2 地物材质的分割 | 第37-40页 |
| 3.2.1 图像分割算法 | 第37-38页 |
| 3.2.2 K均值聚类分析结合人工的分割方法 | 第38-40页 |
| 3.3 计算并设置材质的宏观温度 | 第40-42页 |
| 3.3.1 热特征预测模型 | 第40-41页 |
| 3.3.2 设置各材质的宏观温度 | 第41-42页 |
| 3.4 基于遥感图像纹理的分类调制方法 | 第42-49页 |
| 3.4.1 平坦表面 | 第42-45页 |
| 3.4.2 起伏表面 | 第45-46页 |
| 3.4.3 调制结果分析 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 大规模场景中红外纹理温度场的调制方法研究 | 第50-66页 |
| 4.1 海拔高度调制红外纹理温度场 | 第50-52页 |
| 4.2 阳光照射比例调制红外纹理温度场 | 第52-59页 |
| 4.2.1 阳光照射比例调制红外纹理温度场的思路 | 第52-54页 |
| 4.2.2 山体阴影的计算 | 第54-57页 |
| 4.2.3 阳光照射比例调制红外纹理温度场 | 第57-59页 |
| 4.3 调制结果分析 | 第59-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
| 1.基本情况 | 第74页 |
| 2.教育背景 | 第74页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第74-75页 |