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基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-24页
    1.1 引言第10页
    1.2 研究背景第10-21页
        1.2.1 对地观测技术进展第10-12页
        1.2.2 遥感影像解译方法第12-17页
        1.2.3 遥感影像解译现状第17-18页
        1.2.4 典型地物信息提取现状第18-21页
    1.3 论文研究目的和意义第21-22页
    1.4 论文研究内容及结构第22-24页
        1.4.1 研究内容第22-23页
        1.4.2 论文结构第23-24页
第二章 基于纹理特征的地物提取理论与方法第24-51页
    2.1 纹理的定义与机理第24-27页
        2.1.1 纹理的定义第24-26页
        2.1.2 纹理的视觉特性第26-27页
    2.2 纹理的研究内容第27-29页
    2.3 纹理特征提取第29-39页
        2.3.1 发展与现状第30-31页
        2.3.2 提取方法分类第31-38页
        2.3.3 瓶颈与趋势第38-39页
    2.4 特征相似性测度第39-42页
        2.4.1 相似系数第39-40页
        2.4.2 距离测度第40-42页
    2.5 典型地物纹理特征分析第42-46页
        2.5.1 居民地第43-44页
        2.5.2 水域第44页
        2.5.3 植被第44-45页
        2.5.4 居民地与其他地物差异性分析第45-46页
    2.6 基于纹理特征的居民地提取方法第46-50页
        2.6.1 地物提取的基本流程第46-48页
        2.6.2 实验数据与说明第48-50页
    2.7 本章小结第50-51页
第三章 基于纹理频域特征的居民地提取第51-75页
    3.1 基于傅里叶变换的居民地提取第51-63页
        3.1.1 基本理论第51-52页
        3.1.2 纹理频域的幅度与方向性分析第52-56页
        3.1.3 基于傅里叶变换的居民地提取第56-63页
    3.2 基于 Gabor 变换的居民地提取第63-73页
        3.2.1 基本理论第63-64页
        3.2.2 基于纹理方向的滤波器设计第64-66页
        3.2.3 基于纹理方向 Gabor 变换的居民地提取第66-73页
    3.3 本章小结第73-75页
第四章 基于纹理统计特征的居民地提取第75-98页
    4.1 基于共生矩阵的居民地提取第75-88页
        4.1.1 基本理论第75页
        4.1.2 特征提取第75-78页
        4.1.3 基于纹理方向灰度共生矩阵的居民地提取第78-88页
    4.2 基于多尺度共生矩阵的居民地提取第88-96页
        4.2.1 非下采样小波变换第89-90页
        4.2.2 特征选择第90-91页
        4.2.3 特征分析与选择第91-92页
        4.2.4 基于多尺度共生矩阵的居民地提取第92-96页
    4.3 本章小结第96-98页
第五章 基于 Tamura 纹理与 MSA 直方图的居民地提取第98-117页
    5.1 基于多尺度仿射不变特征的居民地提取第98-105页
        5.1.1 基本理论第98-101页
        5.1.2 特征提取第101-104页
        5.1.3 基于多尺度仿射不变特征的居民地提取第104-105页
    5.2 Tamura 纹理测度第105-108页
    5.3 基于 Tamura 纹理与 MSA 直方图的居民地提取第108-116页
    5.4 本章小结第116-117页
第六章 总结与展望第117-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-131页
作者简历第131页

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