| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 遥感图像处理概述 | 第13-14页 |
| 1.3 遥感图像处理研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 遥感图像预处理研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 遥感图像后期处理研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4 FPGA及SYSTEM GENERATOR简介 | 第20-24页 |
| 1.5 论文的主要内容及结构安排 | 第24-26页 |
| 1.5.1 论文的主要内容 | 第24-25页 |
| 1.5.2 论文结构安排 | 第25-26页 |
| 第2章 图像后处理技术概述 | 第26-54页 |
| 2.1 图像平滑 | 第26-34页 |
| 2.1.1 均值滤波 | 第27-29页 |
| 2.1.2 高斯滤波 | 第29-31页 |
| 2.1.3 中值滤波 | 第31-32页 |
| 2.1.4 双边滤波 | 第32-34页 |
| 2.2 图像锐化 | 第34-39页 |
| 2.2.1 梯度法 | 第34-37页 |
| 2.2.2 反锐化掩模法 | 第37-38页 |
| 2.2.3 频域高通滤波 | 第38-39页 |
| 2.3 图像分割 | 第39-53页 |
| 2.3.1 基于边缘检测的图像分割 | 第40-46页 |
| 2.3.2 基于区域的分割方法 | 第46-53页 |
| 2.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 图像后处理技术系统模型 | 第54-76页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 基于权重的均衡滤波 | 第54-61页 |
| 3.2.1 几种改进的中值滤波 | 第54-59页 |
| 3.2.2 基于权重的均衡滤波 | 第59页 |
| 3.2.3 结果分析 | 第59-61页 |
| 3.3 基于形态学的反锐化掩模算法 | 第61-68页 |
| 3.3.1 数学形态学 | 第62-65页 |
| 3.3.2 基于形态学的反锐化掩模算法 | 第65-68页 |
| 3.4 基于小波分解的自适应阈值范围分割 | 第68-75页 |
| 3.4.1 小波变换与小波分解 | 第69-71页 |
| 3.4.2 基于小波分解的自适应阈值的直方图分割 | 第71-75页 |
| 3.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于形态学分析的图像聚类分割 | 第76-86页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 形态学分析方法(MCA) | 第77页 |
| 4.3 字典的选取 | 第77-80页 |
| 4.3.1 第二代曲波变换 | 第78页 |
| 4.3.2 离散余弦变换 | 第78-80页 |
| 4.4 基于MEAN-SHIFT的聚类图像分割 | 第80-84页 |
| 4.4.1 Mean-shift聚类算法 | 第80页 |
| 4.4.2 纹理的定义 | 第80-81页 |
| 4.4.3 自适应带宽高斯核 | 第81-82页 |
| 4.4.4 最大相异系数的相似度测量方法 | 第82-83页 |
| 4.4.5 纹理处理结果 | 第83-84页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第84-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 基于FPGA的图像在轨处理算法的实现与验证 | 第86-113页 |
| 5.1 设计思路 | 第86-87页 |
| 5.2 基于FPGA实现的图像分割算法验证 | 第87-107页 |
| 5.2.1 顶层模块 | 第87-88页 |
| 5.2.2 System Generator常用模块介绍 | 第88-91页 |
| 5.2.3 窗口模板设计 | 第91-92页 |
| 5.2.4 滤波模块 | 第92-98页 |
| 5.2.5 锐化模块 | 第98-102页 |
| 5.2.6 分割模块 | 第102-107页 |
| 5.3 基于FPGA的形态学分析聚类纹理分割算法验证 | 第107-111页 |
| 5.3.1 基于FPGA的形态学分析聚类纹理分割算法实现 | 第107-111页 |
| 5.3.2 基于FPGA实现的算法验证与效果评估 | 第111页 |
| 5.4 本章小结 | 第111-113页 |
| 结论 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-120页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121页 |
