高分影像直方图增强算法在森林资源调查领域的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪言 | 第8-16页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 图像增强方法的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 图像质量评价的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 基本理论与方法 | 第16-25页 |
| 2.1 影像直方图 | 第16-17页 |
| 2.1.1 影像直方图的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 影像直方图的性质 | 第16-17页 |
| 2.1.3 影像直方图的用途 | 第17页 |
| 2.2 直方图均衡化 | 第17-19页 |
| 2.3 自适应直方图均衡化 | 第19页 |
| 2.4 图像质量评价体系 | 第19-21页 |
| 2.5 图像插值 | 第21-22页 |
| 2.6 实验数据 | 第22-24页 |
| 2.6.1 高分系列卫星影像 | 第22-23页 |
| 2.6.2 实验数据介绍 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 限制对比度自适应直方图增强算法 | 第25-42页 |
| 3.1 CLAHE算法思想 | 第25页 |
| 3.2 限制对比度 | 第25-26页 |
| 3.3 阈值选择 | 第26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-41页 |
| 3.4.1 裁剪阈值变化实验结果分析 | 第26-33页 |
| 3.4.2 邻域大小变化实验结果分析 | 第33-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 二维直方图均衡化算法 | 第42-56页 |
| 4.1 二维直方图均衡化 | 第42页 |
| 4.2 二维直方图 | 第42-43页 |
| 4.3 二维直方图的累积分布函数 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.5 对比分析 | 第49-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 算法在森林资源调查中的应用 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-73页 |
