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高光谱遥感影像滤波和边缘提取方法研究

第一章 绪论第1-15页
   ·遥感技术的发展第9-10页
   ·多光谱与高光谱遥感第10-11页
   ·遥感高光谱影像边缘提取的研究背景第11-13页
   ·论文的研究目标和拟解决的关键问题第13-15页
     ·研究目标第13-14页
     ·拟解决的关键问题第14-15页
第二章 高光谱影像数据获取特征第15-24页
   ·地物的波谱特征第15-17页
   ·高光谱数据获取的采样问题第17-24页
第三章 高光谱遥感影像预处理方法第24-41页
   ·高光谱测量曲线中干扰信号的消除方法第24-25页
   ·图像的统计分析第25-29页
   ·高光谱遥感数据最佳波段选择方法第29-32页
   ·主成分分析(PCA/PCT)第32-33页
   ·实际高光谱影像的光谱特征分析第33-41页
第四章 单幅图像边缘提取方法第41-51页
第五章 高光谱影像边缘提取方法第51-67页
   ·基于八方向的Prewitt算子的综合边缘提取第51-55页
     ·一般Prewitt算子第51-52页
     ·八方向Prewitt算子第52页
     ·多尺度Prewitt算子第52页
     ·单波段的边缘图与多波段的综合边缘图第52-53页
     ·多尺度边缘的组合方法第53-54页
       ·单波段的多尺度边缘组合第53-54页
       ·多波段的多尺度边缘组合第54页
     ·八个方向的Prewitt算子边缘提取的实际结果分析第54-55页
   ·高光谱影像的灰度矢量相关特征与边缘特征提取第55-58页
     ·极小多维互相关值与边缘提取第55-56页
     ·多维互相关的差值与边缘提取第56页
     ·互相关边缘提取特点第56-57页
     ·互相关边缘提取的实际结果分析第57-58页
   ·高光谱遥感影像的能量边缘第58-67页
     ·信号的能量与相关分析第58-61页
       ·信号的有限能量第58页
       ·自相关和能量谱第58-59页
       ·互相关和互能量谱第59页
       ·自相关和互相关的关系第59-60页
       ·互相关函数第60页
       ·相关系数第60页
       ·能量边缘提取第60-61页
     ·地物类之间的能量边缘模型分析第61-67页
       ·地物分布的模型与高光谱影像的模拟数据第61-63页
       ·光谱混合信号的能量变化特征和能量边缘提取第63-67页
第六章 高光谱影像滤波与频率边缘第67-93页
   ·空间滤波与边缘特点第67-68页
     ·空间滤波的实际问题与分析第67页
     ·空间滤波的低频边缘特点第67-68页
     ·空间滤波的高频边缘特点第68页
     ·高光谱影像的光谱滤波第68-72页
     ·高光谱遥感影像滤波状况第68-69页
     ·信号混合的现象和频率分析第69-70页
       ·遥感高光谱数据的信号混合现象第69页
       ·高光谱混合信号的频率分析第69-70页
     ·频率分析方法第70-72页
       ·频率分析第70页
       ·滤波参数选择第70-71页
       ·实际计算结果第71-72页
   ·光谱滤波的频率分析第72-77页
     ·模拟高光谱信号的数据模型第72-74页
       ·建立模型第72-73页
       ·高光谱影像的模型数据第73-74页
     ·模型数据的频率分析第74-77页
       ·连续滤波的频率特征第74页
       ·连续滤波的相关特征第74-75页
       ·试验结果分析第75-77页
   ·光谱特征矢量的相关特征与边缘提取第77-82页
     ·多维互相关第77页
     ·极小多维互相关与边缘提取第77-78页
     ·频率相关特征剖面图与频率边缘提取第78-79页
       ·频率相关特征剖面图第78页
       ·频率边缘提取第78-79页
     ·实际高光谱滤波与边缘提取第79-82页
   ·高光谱影像的滤波参数选择第82-93页
     ·信号的低频成分与稳定频率成分第82-83页
     ·标准化频率相关第83页
     ·信号的稳定部分第83-84页
     ·信号的最佳稳定部分第84页
     ·选择最佳的滤波参数第84-93页
       ·对模拟高光谱数据的处理结果分析第84-89页
       ·实际高光谱数据的处理结果第89-93页
第七章 总结与展望第93-94页
参考文献第94-100页
致谢第100页

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