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基于NSCT和NSST的遥感图像增强算法研究

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
第一章 绪论第7-13页
    1.1 引言第7-8页
    1.2 图像增强国内外研究现状第8-11页
        1.2.1 基于空间域增强的灰度变换第8-9页
        1.2.2 基于空间域增强的空域变换第9页
        1.2.3 基于频率域的增强第9-10页
        1.2.4 其他增强算法第10-11页
    1.3 论文的研究意义和背景第11-12页
    1.4 本文章节安排第12-13页
第二章 空间域的增强算法第13-25页
    2.1 灰度变换增强算法第13-16页
        2.1.1 线性变换第13-14页
        2.1.2 分段线性变换第14-15页
        2.1.3 对数变换第15-16页
        2.1.4 直方图均衡化第16页
    2.2 空域滤波增强算法第16-20页
        2.2.1 平滑滤波第17-18页
        2.2.2 锐化滤波第18-19页
        2.2.3 自适应反锐化掩模第19-20页
    2.3 多方向形态学滤波第20-22页
    2.4 PM滤波第22页
    2.5 引导滤波第22-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 基于频率域的增强算法第25-40页
    3.1 傅里叶变换第25-26页
    3.2 小波变换第26-28页
        3.2.1 连续小波变化第26-27页
        3.2.2 离散小波变化第27页
        3.2.3 小波的Mallat算法第27-28页
    3.3 Contourlet变换第28-31页
        3.3.1 拉普拉斯金字塔(LP)第29-30页
        3.3.2 方向滤波器组第30-31页
    3.4 非下采样Contourlet变换第31-34页
        3.4.1 非下采样金字塔滤波器(NSP)第32-33页
        3.4.2 非下采样方向滤波器组(NSDFB)第33-34页
    3.5 Shearlet变换第34-38页
        3.5.1 Shearlet变换基本原理第34-37页
        3.5.2 Shearlet变换的分解重构第37-38页
    3.6 非下采样Shearlet变换第38-39页
    3.7 本章小结第39-40页
第四章 在NSCT域的多方向形态学滤波的遥感图像增强算法第40-46页
    4.1 低频处理第40页
    4.2 高频处理第40-41页
    4.3 算法实现步骤第41页
    4.4 实验结果与分析第41-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 在NSST域的引导滤波的遥感图像增强算法第46-52页
    5.1 低频子带处理第46页
    5.2 高频子带处理第46-47页
    5.3 实现步骤第47-48页
    5.4 实验结果和分析第48-50页
    5.5 本章小结第50-52页
第六章 总结与展望第52-54页
    6.1 总结第52页
    6.2 展望第52-54页
参考文献第54-59页
硕士研究生期间发表论文情况第59-60页
致谢第60-61页

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