| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 课题组以往工作总结 | 第11-12页 |
| 1.4 大幅面遥感图像海洋目标检测框架 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 高分辨遥感海洋图像中的海水与厚云特性分析 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 海洋图像直方图高斯拟合 | 第15-17页 |
| 2.3 构建图像低频分量金字塔 | 第17-19页 |
| 2.4 海背景图像不同层级金字塔灰度特性分析 | 第19-23页 |
| 2.5 全云图像不同层级金字塔灰度特征分析 | 第23-25页 |
| 2.6 小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于塔型双尺度的大幅面遥感海洋图像中的厚云分割 | 第27-51页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 大幅面遥感图像分块处理 | 第28-32页 |
| 3.2.1 大幅面遥感图像切块方法概述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 子块信息存储 | 第30页 |
| 3.2.3 无重叠分块情况下图像上特定区域子块的提取 | 第30-32页 |
| 3.3 海洋背景图像塔型双尺度高斯建模 | 第32-36页 |
| 3.4 基于海洋背景建模的云海分割 | 第36-44页 |
| 3.4.1 遥感图像子块海云分割 | 第37-39页 |
| 3.4.2 基于数学形态学滤波的云孤立点去除 | 第39-41页 |
| 3.4.3 基于中值滤波的海孤立点去除 | 第41-44页 |
| 3.5 分割后子块图像的大幅面整合 | 第44-48页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 3.7 小结 | 第50-51页 |
| 第4章 遥感图像的傅里叶域融合分析 | 第51-71页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 光谱维傅里叶变换 | 第51-52页 |
| 4.3 光谱维线性扩展域上海洋多光谱图像的傅里叶融合 | 第52-59页 |
| 4.3.1 线型扩展域上的光谱维傅里叶变换 | 第52-57页 |
| 4.3.2 HSV彩色分量融合 | 第57-59页 |
| 4.4 彩色图像评价指标 | 第59-60页 |
| 4.5 多光谱遥感图像傅里叶域融合分析 | 第60-63页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第60页 |
| 4.5.2 评价结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.5.3 小结 | 第62-63页 |
| 4.6 多光谱与高分辨遥感图像傅里叶域融合分析 | 第63-67页 |
| 4.6.1 实验数据 | 第64-65页 |
| 4.6.2 评价结果与分析 | 第65-66页 |
| 4.6.3 小结 | 第66-67页 |
| 4.7 遥感图像傅里叶域融合效果客观评价 | 第67-70页 |
| 4.7.1 客观评价指标 | 第68页 |
| 4.7.2 客观评价结果与分析 | 第68-70页 |
| 4.8 小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于傅里叶域与拟视觉特性的遥感图像融合降维技术 | 第71-91页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 四波段多光谱图像融合降维的物理基础 | 第71-77页 |
| 5.2.1 HSV彩色空间 | 第71-73页 |
| 5.2.2 光谱维傅里叶变换后的复分量分析 | 第73-77页 |
| 5.2.3 小结 | 第77页 |
| 5.3 任意波段多光谱图像融合降维的物理基础 | 第77-78页 |
| 5.4 多光谱遥感图像融合降维算法 | 第78-81页 |
| 5.5 多光谱与高分辨遥感图像傅里叶域融合降维算法 | 第81-85页 |
| 5.6 遥感图像傅里叶域融合降维与PCA降维效果对比 | 第85-89页 |
| 5.6.1 主成分分析降维算法(PCA) | 第85-87页 |
| 5.6.2 对比指标 | 第87-88页 |
| 5.6.3 客观对比结果与分析 | 第88-89页 |
| 5.6.4 遥感图像傅里叶域融合降维优势分析 | 第89页 |
| 5.7 小结 | 第89-91页 |
| 第6章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 6.1 工作总结 | 第91-92页 |
| 6.2 工作展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
