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SAR图像与光学图像数据融合算法研究

摘  要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 引言第12-27页
   ·多源数据融合技术的研究现状及军事应用第13-22页
     ·多源数据融合的发展历史第13-14页
     ·国外对数据融合的研究现状第14-19页
     ·国内对数据融合的研究现状第19页
     ·多源数据融合的军事应用第19-22页
   ·本文的研究背景第22-23页
   ·多源数据融合的关键问题及本文对其主要贡献第23-25页
   ·本文的结构安排第25-27页
第二章 多源数据融合基本原理第27-36页
   ·数据融合的一般模型第27-29页
   ·数据融合的结构第29-32页
   ·数据融合的级别第32-35页
   ·小结第35-36页
第三章 SAR图像特征提取及其与光学图像匹配第36-63页
   ·SAR图像及光学图像目标特性差异第36-41页
     ·SAR图像目标特性分析第36-40页
     ·SAR图像及光学图像目标特性差异第40-41页
   ·SAR图像典型目标特征提取算法第41-56页
     ·SAR图像分维特征提取算法第41-47页
     ·SAR 图像圆状目标特征提取算法第47-53页
     ·SAR图像线目标特征提取算法第53-56页
   ·SAR图像与光学图像的匹配第56-62页
     ·斜地转换第57页
     ·多项式匹配第57-59页
     ·重采样第59-61页
     ·匹配精度测试第61-62页
   ·小结第62-63页
第四章 基于小波变换的图像融合算法第63-88页
   ·小波变换基本理论分析第63-66页
     ·小波概念第63-64页
     ·连续小波变换第64页
     ·离散小波变换第64-66页
   ·图像的多分辨分析第66-76页
     ·多分辨概念第66-67页
     ·多分辨分析第67-68页
     ·多分辨分析的实现第68-71页
     ·离散信号的多分辨小波表示与重构第71-73页
     ·图像信号的多分辨小波表示与重构第73-76页
   ·MDF融合算法及其结果第76-87页
     ·融合算法规则第76-81页
     ·融合算法实验结果第81-85页
     ·融合结果图像解译分析第85-87页
   ·小结第87-88页
第五章 D-S证据推理及正交融合算法第88-115页
   ·基本证据理论第88-93页
     ·证据理论的概念第88-90页
     ·识别框架的转化第90-91页
     ·支持函数第91-93页
   ·mass函数的获取方法第93-99页
     ·知识的表示方法第93-95页
     ·mass函数的获取第95-99页
   ·D-S证据合成及决策分析第99-102页
     ·两个信度函数的合成规则第99-101页
     ·证据理论的决策分析第101-102页
   ·MDF融合算法及其结果第102-114页
     ·区域分割和特征提取算法第103-105页
     ·mass函数获取和融合第105-112页
     ·D-S融合结果性能分析第112-114页
   ·小结第114-115页
第六章 粗糙集推理及或融合算法第115-137页
   ·粗糙集理论第115-122页
     ·知识库和不可分辨关系第116-117页
     ·近似与粗糙集第117-120页
     ·知识表达系统和决策表第120-122页
     ·决策规则第122页
   ·决策表的约简第122-124页
     ·约简的概述第123页
     ·属性约简算法第123-124页
   ·不一致性及其推理第124-125页
   ·粗糙集在图像增强及分类中的应用研究第125-132页
     ·图像增强第125-129页
     ·图像分类第129-132页
   ·MDF融合算法及其结果第132-136页
     ·融合算法第132-133页
     ·融合算法实验结果第133-134页
     ·融合结果性能分析第134-136页
   ·小  结第136-137页
第七章 结束语第137-139页
致    谢第139-140页
参考文献第140-146页
攻读博士期间发表论文第146页
攻读博士期间参加的研究项目第146-147页
个人简历第147页

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