全天空极光图像的分类与检索
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-31页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·全天空极光图像及其分类 | 第13-17页 |
| ·全天空极光图像数据库 | 第13-14页 |
| ·全天空极光图像分类研究 | 第14-16页 |
| ·全天空极光图像分类树构建 | 第16-17页 |
| ·全天空极光图像分析的研究进展及现状 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21页 |
| 本章参考文献 | 第21-31页 |
| 第二章 基于形态学成分分析的弧冕极光图像分类 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·形态学成分分析(MCA) | 第32-35页 |
| ·模型假设 | 第33页 |
| ·算法实现 | 第33-35页 |
| ·基于MCA 的全天空极光图像预处理 | 第35-39页 |
| ·基于MCA 的极光图像处理 | 第35-36页 |
| ·MCA 算法中的字典选择 | 第36-37页 |
| ·基于MCA 和统计特性的极光图像表征 | 第37-39页 |
| ·弧冕极光图像分类 | 第39-43页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第39-41页 |
| ·基于SVM 的弧冕极光图像分类系统 | 第41-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46页 |
| 本章参考文献 | 第46-49页 |
| 第三章 基于自适应局部二值模式的冕状极光图像分类 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·自适应局部二值模式(ALBP) | 第50-53页 |
| ·冕状极光图像分类 | 第53-57页 |
| ·基于ALBP 的特征选择 | 第53-54页 |
| ·分类器设计 | 第54-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·ALBP 特征与现有极光分类方法对比 | 第57-58页 |
| ·ALBP 特征与传统LBP 特征分类结果对比 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 本章参考文献 | 第60-63页 |
| 第四章 基于光斑阈值和光线阈值的极光图像分割 | 第63-86页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·全天空极光图像中极光的形态分析 | 第64-66页 |
| ·基于改进Otsu 方法的极光光斑区域分割 | 第66-71页 |
| ·极光光斑区域分割 | 第66-69页 |
| ·光斑判断阈值确定 | 第69-71页 |
| ·基于ALBP 特征和块阈值的极光光线区域分割 | 第71-74页 |
| ·全天空极光图像占空比参数计算 | 第74-75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-83页 |
| ·主观视觉评价 | 第76-78页 |
| ·分割错误率 | 第78-79页 |
| ·ALBP 与其他纹理特征分割结果对比 | 第79-80页 |
| ·ALBP 与ULBP 分割结果对比 | 第80-81页 |
| ·ALBP 与其他改进的LBP 算子对比 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83页 |
| 本章参考文献 | 第83-86页 |
| 第五章 全天空极光图像集成检索系统 | 第86-106页 |
| ·引言 | 第86-87页 |
| ·全天空极光图像集成检索系统结构 | 第87-88页 |
| ·全天空极光图像特征选择 | 第88-94页 |
| ·全天空极光图像的全局微观特征 | 第88-89页 |
| ·全天空极光图像的全局宏观特征 | 第89-92页 |
| ·全天空极光图像的局部特征 | 第92-94页 |
| ·极光图像检索集成系统 | 第94-97页 |
| ·实验结果与分析 | 第97-101页 |
| ·有标记测试集的检索 | 第97-101页 |
| ·无标记海量数据库的检索 | 第101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 本章参考文献 | 第102-106页 |
| 第六章 总结与展望 | 第106-109页 |
| ·总结 | 第106-107页 |
| ·展望 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 攻读博士学位期间撰写的学术论文 | 第111-112页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研工作 | 第112页 |
| 攻读博士学位期间的成果 | 第112-113页 |
