基于高分辨率遥感影像的船舶识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 论文技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要工作和章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 光学遥感影像船舶目标检测与分类 | 第18-28页 |
| 2.1 船舶目标检测与分类方法 | 第18-19页 |
| 2.2 遥感影像前期处理 | 第19-20页 |
| 2.3 光学遥感影像船舶目标检测 | 第20-24页 |
| 2.3.1 一维OTSU算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 二维Otsu算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 一维Otsu与二维Otsu的不足点 | 第24页 |
| 2.4 船舶分类 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 基于主成分分析的Otsu船舶检测改进算法 | 第28-33页 |
| 3.1 主成分分析数学模型 | 第28-31页 |
| 3.2 基于主成分分析的Otsu改进算法 | 第31页 |
| 3.3 基于GF-1影像船舶检测实验 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于高分辨率光学影像的船舶分类 | 第33-60页 |
| 4.1 船舶特征 | 第33-36页 |
| 4.1.1 散货船舶 | 第34-35页 |
| 4.1.2 集装箱船舶 | 第35页 |
| 4.1.3 油船 | 第35页 |
| 4.1.4 船舶纹理特征总结 | 第35-36页 |
| 4.2 灰度共生矩阵对船舶纹理特征值提取 | 第36-38页 |
| 4.3 基于船舶纹理特征值的船舶模型 | 第38-49页 |
| 4.4 基于模糊模式识别算法的船舶分类 | 第49-51页 |
| 4.5 基于GF-1影像船舶分类实验 | 第51-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
