压缩感知遥感图像融合及分类方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·CS 遥感图像融合与分类概念简介 | 第7-9页 |
| ·CS 遥感图像融合与分类研究现状 | 第9-10页 |
| ·CS 遥感图像融合与分类理论简介 | 第10-11页 |
| ·论文的主要内容及创新点 | 第11-12页 |
| ·论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 压缩感知和遥感图像分类理论 | 第13-29页 |
| ·压缩感知基本理论 | 第13-18页 |
| ·压缩感知基本理论框架 | 第13-15页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第15-16页 |
| ·CS 测量编码及重构解码模型 | 第16-18页 |
| ·遥感图像分类基本原理 | 第18-22页 |
| ·遥感图像分类基本理论框架 | 第18-19页 |
| ·遥感图像的纹理提取方法 | 第19-22页 |
| ·遥感图像分类方法 | 第22-25页 |
| ·最小距离分类器 | 第22-23页 |
| ·模糊推理分类器 | 第23-25页 |
| ·遥感图像分类的评价方法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于 CS 的遥感图像融合方法研究 | 第29-43页 |
| ·图像融合的基本理论 | 第29-35页 |
| ·图像融合常用方法 | 第29-31页 |
| ·图像融合的数学理论 | 第31-33页 |
| ·图像融合的质量评价 | 第33-35页 |
| ·基于压缩感知的遥感图像融合 | 第35-41页 |
| ·基于 CS 的遥感图像融合框架 | 第35-36页 |
| ·基于 CS 的遥感图像融合方法 | 第36-38页 |
| ·基于 CS 的遥感图像融合流程 | 第38-41页 |
| ·仿真结果比较分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 遥感图像分类方法研究 | 第43-53页 |
| ·遥感图像分类方法框图 | 第43-44页 |
| ·纹理特征提取方法实现 | 第44-45页 |
| ·小波变换纹理提取方法实现 | 第44-45页 |
| ·灰度共生矩阵纹理提取方法实现 | 第45页 |
| ·纹理光谱融合分类器设计 | 第45-47页 |
| ·遥感图像分类实验与分析 | 第47-51页 |
| ·仿真结果比较分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·未来工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 研究成果 | 第61-62页 |
