| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 高空间分辨率多光谱光学遥感图像的特点 | 第16-18页 |
| 1.3 多光谱遥感图像的描述方式 | 第18-19页 |
| 1.4 基于多光谱图像的云检测算法 | 第19-20页 |
| 1.5 嵌入式处理平台的现状与特点 | 第20-22页 |
| 1.6 遥感图像在轨云检测处理面临的问题和挑战 | 第22-23页 |
| 1.7 论文的研究内容和组织结构 | 第23-28页 |
| 第2章 基于张量的多光谱图像表示与机器学习方法 | 第28-50页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 张量及相关概念 | 第29-39页 |
| 2.2.1 张量的定义 | 第29-30页 |
| 2.2.2 张量指标和分量的符号 | 第30-31页 |
| 2.2.3 张量的积 | 第31-32页 |
| 2.2.4 张量距离测量 | 第32-34页 |
| 2.2.5 结构张量 | 第34-37页 |
| 2.2.6 张量分解 | 第37-39页 |
| 2.3 基于张量的机器学习方法 | 第39-41页 |
| 2.4 支持规范张量训练机 | 第41-44页 |
| 2.5 实验分析 | 第44-48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 基于特征加权小波融合的超像素分割 | 第50-80页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 超像素分割算法 | 第50-57页 |
| 3.2.1 基于图论的能量优化方法 | 第51-53页 |
| 3.2.2 基于梯度下降的特征优化方法 | 第53-57页 |
| 3.3 基于特征加权小波融合的超像素分割算法 | 第57-70页 |
| 3.3.1 灰度级相关度量 | 第60-61页 |
| 3.3.2 差异估计度量 | 第61-62页 |
| 3.3.3 平均加权求和图像 | 第62页 |
| 3.3.4 高斯径向基函数核 | 第62-63页 |
| 3.3.5 特征加权函数定义 | 第63-64页 |
| 3.3.6 小波变换融合 | 第64-70页 |
| 3.4 实验与分析 | 第70-77页 |
| 3.4.1 主观性能分析 | 第71-75页 |
| 3.4.2 客观性能分析 | 第75-77页 |
| 3.5 本章小节 | 第77-80页 |
| 第4章 基于张量的Gabor纹理能量云检测方法 | 第80-96页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 云检测方法 | 第80-82页 |
| 4.2.1 基于空间的方法 | 第80-81页 |
| 4.2.2 基于时间的方法 | 第81页 |
| 4.2.3 混合的方法 | 第81-82页 |
| 4.3 基于Gabor纹理能量的云检测方法 | 第82-88页 |
| 4.3.1 多光谱特征 | 第83页 |
| 4.3.2 Gabor能量特征 | 第83-85页 |
| 4.3.3 算法步骤 | 第85-88页 |
| 4.4 实验与分析 | 第88-94页 |
| 4.5 本章小结 | 第94-96页 |
| 第5章 基于FPGA的快速张量运算架构 | 第96-108页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 处理模块系统架构 | 第97-98页 |
| 5.3 基于FPGA的张量内积与外积架构的设计与实现 | 第98-102页 |
| 5.4 基于FPGA的张量分解与重构架构的设计与实现 | 第102-104页 |
| 5.5 实验与分析 | 第104-106页 |
| 5.6 本章小结 | 第106-108页 |
| 第6章 FPGA与多核DSP硬件处理平台 | 第108-140页 |
| 6.1 引言 | 第108-109页 |
| 6.2 FPGA与多核DSP硬件处理平台的框架功能 | 第109-110页 |
| 6.3 FPGA与多核DSP硬件处理平台的性能分析 | 第110-116页 |
| 6.3.1 SRIO数据接口性能分析 | 第110-114页 |
| 6.3.2 FPGA的 DDR存储速率测试 | 第114-116页 |
| 6.4 FPGA与多核DSP硬件处理平台的超高速CameraLink接口 | 第116-132页 |
| 6.4.1 超高速CameraLink接口交叉验证步骤 | 第118-122页 |
| 6.4.2 实验结果与分析 | 第122-131页 |
| 6.4.3 结论 | 第131-132页 |
| 6.5 在轨云检测算法在硬件平台上的架构 | 第132-135页 |
| 6.6 实验与分析 | 第135-137页 |
| 6.7 本章小结 | 第137-140页 |
| 第7章 总结与展望 | 第140-144页 |
| 7.1 论文总结及主要创新点 | 第140-143页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第143-144页 |
| 参考文献 | 第144-160页 |
| 致谢 | 第160-162页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第162-163页 |
