| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 遥感图像特征的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 经验模态分解算法的现状 | 第11页 |
| 1.3 研究的内容和结构安排 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 遥感图像特征提取与经验模态分解 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 遥感图像的发展和研究 | 第14-17页 |
| 2.2.1 遥感图像的简介 | 第14-15页 |
| 2.2.2 遥感图像纹理特征提取方法 | 第15-17页 |
| 2.3 经验模态分解 | 第17-23页 |
| 2.3.1 原理及其算法实现 | 第18-20页 |
| 2.3.2 经验模态分解算法中的问题 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 二维经验模态分解的研究和改进 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 二维经验模态分解算法 | 第24-30页 |
| 3.2.1 二维经验模态分解算法介绍 | 第24-25页 |
| 3.2.2 二维经验模态分解算法中的问题 | 第25-29页 |
| 3.2.3 二维经验模态分解算法描述 | 第29-30页 |
| 3.3 二维经验模态算法的改进 | 第30-31页 |
| 3.4 图像仿真实验及分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于BEEMD的遥感图像纹理方向特征提取 | 第34-42页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 遥感图像纹理方向性特征介绍 | 第34-35页 |
| 4.3 基于BEEMD的纹理方向性检测算法 | 第35-38页 |
| 4.3.1 多尺度二维小波分解 | 第35-36页 |
| 4.3.2 Radon变换 | 第36-37页 |
| 4.3.3 基于BEEMD的遥感图像纹理方向性检测原理 | 第37页 |
| 4.3.4 算法的实现步骤 | 第37-38页 |
| 4.4 遥感图像的实验及分析 | 第38-41页 |
| 4.4.1 硬件配置及运行环境 | 第38页 |
| 4.4.2 遥感图像纹理方向性特征检测 | 第38-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 解相关经验模态分解算法分析和研究 | 第42-54页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 一维解相关经验模态分解算法 | 第42-47页 |
| 5.2.1 一维解相关经验模态分解 | 第42-43页 |
| 5.2.2 一维解相关经验模态分解算法的实现 | 第43-44页 |
| 5.2.3 一维解相关经验模态分解算法仿真分析 | 第44-47页 |
| 5.3 二维解相关经验模态分解算法 | 第47-52页 |
| 5.3.1 二维解相关经验模态分解算法的实现 | 第47-48页 |
| 5.3.2 二维解相关经验模态分解算法实验分析 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 拓展 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |