遥感图象中模式分类技术的研究
| 绪论 | 第1-15页 |
| 第一章 模式分类技术 | 第15页 |
| 引言 | 第15-31页 |
| 第一节 模式分类基础知识 | 第15-19页 |
| 第二节 统计模式分类方法 | 第19-23页 |
| 第三节 模式分类的一些新方法 | 第23-25页 |
| 第四节 遥感图象处理中的模式识别应用 | 第25-29页 |
| 第五节 小结 | 第29-31页 |
| 第二章 聚类分析在遥感图象分类中的应用 | 第31页 |
| 引言 | 第31-57页 |
| 第一节 聚类分析 | 第31-37页 |
| 第二节 模糊集合及模糊聚类算法 | 第37-43页 |
| 第三节 基于邻域隶属度信息的模糊C-均值聚类方法 | 第43-55页 |
| 第四节 小结 | 第55-57页 |
| 第三章 Markov随机场模型 | 第57页 |
| 引言 | 第57-82页 |
| 第一节 Markov随机场理论 | 第58-62页 |
| 第二节 常用的MRF模型 | 第62-67页 |
| 第三节 MRF模型仿真 | 第67-73页 |
| 第四节 MRF模型参数估计 | 第73-80页 |
| 第五节 小结 | 第80-82页 |
| 第四章 图象分类的马尔可夫随机场模型 | 第82页 |
| 引言 | 第82-94页 |
| 第一节 MAP-MRF划分 | 第83-84页 |
| 第二节 优化算法 | 第84-90页 |
| 第三节 参数估计 | 第90-91页 |
| 第四节 多分辨率的马尔可夫随机场模型 | 第91-92页 |
| 第五节 小结 | 第92-94页 |
| 第五章 卫星图象云识别 | 第94页 |
| 引言 | 第94-109页 |
| 第一节 云层分类的常用算法 | 第95-97页 |
| 第二节 隐马尔可夫随机场模型 | 第97-99页 |
| 第三节 GHMRF-EM-MAP图象分类算法 | 第99-108页 |
| 第四节 小结 | 第108-109页 |
| 结束语 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-117页 |
| 发表论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
