| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及对比 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容及技术路线 | 第11-12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 遥感影像预处理 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·几何纠正 | 第13-18页 |
| ·几何畸变分析 | 第13-14页 |
| ·几何校正原理 | 第14页 |
| ·几何校正模型 | 第14-15页 |
| ·灰度级插值 | 第15-16页 |
| ·航空影像几何校正实现过程 | 第16-18页 |
| ·影像匀光 | 第18-26页 |
| ·马斯克匀光法的基本原理 | 第19页 |
| ·马斯克匀光法的基本流程及应用 | 第19-20页 |
| ·高斯模糊提取背景影像 | 第20页 |
| ·反差拉伸法 | 第20-21页 |
| ·实验结果评价与分析 | 第21-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于加权Fisher模糊判别及真彩色影像分类 | 第27-32页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·Fisher判别准则 | 第27-28页 |
| ·d维空间 | 第27页 |
| ·一维空间 | 第27-28页 |
| ·加权Fisher模糊判别准则 | 第28-29页 |
| ·判别准则 | 第28-29页 |
| ·分类过程 | 第29页 |
| ·实验结果及其分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于爬山算法与模糊C-均值结合的遥感影像分类 | 第32-39页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·算法描述 | 第33-35页 |
| ·爬山算法 | 第33-34页 |
| ·类的合并 | 第34页 |
| ·模糊C-均值聚类 | 第34-35页 |
| ·实验结果及其分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第5章 一种遥感影像草地和树木分类方法 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·双边滤波器 | 第39-40页 |
| ·彩色边缘分割 | 第40-41页 |
| ·区域填充 | 第41-42页 |
| ·实验结果及其分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第6章 基于显著图高分辨率遥感影像草地和树木分类 | 第45-51页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于纹理特征的前意识认知模型 | 第45-48页 |
| ·纹理特征提取 | 第46-47页 |
| ·自动分割算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果及其分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第7章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·本文的工作总结 | 第51页 |
| ·存在的问题和进一步的工作 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在学期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第57页 |