基于感兴趣区域的遥感图像自动识别和分类压缩技术
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·课题的意义和价值 | 第7-8页 |
| ·国内外识别和压缩技术的现状 | 第8-10页 |
| ·图像识别的发展及研究现状 | 第8-9页 |
| ·图像压缩的发展及研究现状 | 第9-10页 |
| ·本论文的主要研究内容及组织安排 | 第10-12页 |
| 第二章 遥感图像的自动识别和压缩 | 第12-37页 |
| ·遥感和遥感图像 | 第12-15页 |
| ·遥感基本原理和过程 | 第12页 |
| ·遥感的分类 | 第12-13页 |
| ·遥感图像的特点 | 第13页 |
| ·遥感图像与普通图像的差异 | 第13-15页 |
| ·自动识别技术 | 第15-27页 |
| ·自动识别的基础知识 | 第15-18页 |
| ·图像的自动识别 | 第18-27页 |
| ·图像的压缩 | 第27-37页 |
| ·图像压缩技术简介 | 第27-28页 |
| ·图像压缩标准简介 | 第28-32页 |
| ·JPEG和JPEG2000性能比较 | 第32-33页 |
| ·基于感兴趣区的图像压缩方法 | 第33-37页 |
| 第三章 城市区域自动识别的实现 | 第37-58页 |
| ·城市区域与非城市区域的特征分析 | 第37-39页 |
| ·特征提取 | 第39-47页 |
| ·纹理特征提取 | 第40-42页 |
| ·色彩特征提取 | 第42-45页 |
| ·空间特征提取 | 第45-47页 |
| ·分类算法 | 第47-49页 |
| ·分裂算法 | 第47-49页 |
| ·多特征融合 | 第49页 |
| ·块属性修正 | 第49页 |
| ·结构修正 | 第49-51页 |
| ·城市区域自动识别仿真结果 | 第51-58页 |
| ·仿真过程中的注意事项 | 第51页 |
| ·风险评估确定识别中阈值 | 第51-53页 |
| ·仿真结果 | 第53-58页 |
| 第四章 分类压缩部分的实现 | 第58-81页 |
| ·分类压缩的设计 | 第58-63页 |
| ·分类压缩方式的实现思想 | 第58-59页 |
| ·总体实现方式 | 第59-60页 |
| ·压缩算法的比较及确定 | 第60-63页 |
| ·JPEG2000算法的实现 | 第63-72页 |
| ·预处理 | 第63-64页 |
| ·小波变换 | 第64-66页 |
| ·量化 | 第66-67页 |
| ·EBCOT编码 | 第67-72页 |
| ·不同压缩率的实现 | 第72页 |
| ·实验仿真结果 | 第72-81页 |
| ·压缩的实现步骤 | 第72-73页 |
| ·压缩质量的评价体系 | 第73页 |
| ·分类压缩仿真 | 第73-81页 |
| 第五章 基于DSP的硬件系统设计 | 第81-89页 |
| ·DSP及实验板基本知识 | 第81-82页 |
| ·硬件系统的构成 | 第82-83页 |
| ·硬件系统的实现 | 第83-89页 |
| ·DSP实验板上程序的实现 | 第83-85页 |
| ·接收端PC机上应用程序实现 | 第85-86页 |
| ·调试中遇到的问题及解决途径 | 第86-87页 |
| ·硬件系统的仿真结果 | 第87-89页 |
| 第六章 结论与展望 | 第89-91页 |
| ·结论 | 第89-90页 |
| ·存在的问题和展望 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 附录A 部分实验用遥感图像的自动识别结果 | 第95-99页 |
| 附录B 程序代码主框架 | 第99-103页 |
| 附录C 研究生期间发表论文情况 | 第103页 |
