基于曲线模板的遥感图像目标识别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·发展趋势 | 第11-12页 |
| ·论文目的及意义 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文各章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 课题的预备知识 | 第15-29页 |
| ·遥感图象的特点分析 | 第15-18页 |
| ·遥感图像种类及特点 | 第15-16页 |
| ·遥感图像目标的特性特征和识别机理 | 第16-18页 |
| ·图像的数学模型 | 第18-19页 |
| ·简单的图像形式模型 | 第18页 |
| ·取样和量化的基本概念 | 第18页 |
| ·数字图像的表示 | 第18-19页 |
| ·遥感图像的统计特征 | 第19-22页 |
| ·图像的基本统计分析量 | 第19-20页 |
| ·图像的直方图特征 | 第20-21页 |
| ·多波段间的统计特征 | 第21-22页 |
| ·遥感图像的预处理 | 第22-24页 |
| ·传感器的辐射校正 | 第22-23页 |
| ·遥感图像的傅立叶变换 | 第23-24页 |
| ·基于统计方法的遥感图像分类 | 第24-26页 |
| ·最小距离分类法 | 第24页 |
| ·费歇尔判别分类 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯判别分类 | 第25-26页 |
| ·二值化方法概述 | 第26-29页 |
| 第三章 遥感图像目标识别过程 | 第29-41页 |
| ·目标识别方法综述 | 第29-31页 |
| ·目标识别的关键技术 | 第31页 |
| ·典型的识别系统 | 第31-32页 |
| ·经典的目标识别技术 | 第32-41页 |
| ·主要研究问题 | 第33-34页 |
| ·对外界环境的要求 | 第34页 |
| ·图像的自动识别 | 第34-41页 |
| 第四章 基于曲线模板的遥感图像目标识别 | 第41-48页 |
| ·预处理 | 第41-42页 |
| ·目标识别模型的建立 | 第42-43页 |
| ·目标识别判别准则 | 第43页 |
| ·识别系统 | 第43-48页 |
| ·粗定位 | 第45-46页 |
| ·目标精确定位 | 第46-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·本文的总结 | 第48页 |
| ·进一步的工作 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
