| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题组以往工作总结 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 大幅面海洋遥感图像中海陆特性分析 | 第15-31页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 海洋遥感数据属性及海陆特征描述 | 第15-18页 |
| 2.2.1 海洋遥感数据属性 | 第15-16页 |
| 2.2.2 海陆特征描述 | 第16-18页 |
| 2.3 海陆整体特性分析 | 第18-22页 |
| 2.4 海陆局部特性分析 | 第22-27页 |
| 2.5 海陆特征组合特性分析 | 第27-30页 |
| 2.6 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于海背景多特征建模的大幅面海洋遥感图像海陆分割 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 海背景特征空间多高斯覆盖学习 | 第31-35页 |
| 3.3 算法的整体框架 | 第35-36页 |
| 3.4 基于GSHHS的遥感图像海陆粗分割 | 第36-37页 |
| 3.5 基于海背景多特征建模的海陆细分割 | 第37-43页 |
| 3.5.1 基于低频采样的海岸线边缘区域自动提取方法 | 第37-39页 |
| 3.5.2 基于FCM的海背景提取方法 | 第39-40页 |
| 3.5.3 构建海背景特征空间多高斯模型 | 第40-41页 |
| 3.5.4 基于海背景多特征建模的局部海陆判别 | 第41-43页 |
| 3.6 粗分割与细分割结果融合 | 第43-44页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.7.1 视觉角度对比分析 | 第44-46页 |
| 3.7.2 参数指标对比分析 | 第46-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 大幅面海洋遥感图像中海云特性分析 | 第49-62页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 云海多属性特征 | 第49-53页 |
| 4.2.1 物理属性特征 | 第49-51页 |
| 4.2.2 成像属性特征 | 第51-53页 |
| 4.3 海云多属性特征统计分析 | 第53-57页 |
| 4.4 基于概率分布曲线的可分性度量方法 | 第57-59页 |
| 4.5 海云特征组合分析 | 第59-61页 |
| 4.6 小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于局部海背景建模的大幅面遥感图像海云分割 | 第62-74页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 海洋背景特征空间多高斯覆盖学习 | 第62-63页 |
| 5.3 算法整体框架 | 第63-64页 |
| 5.4 大幅面遥感图像中云海子块分类判别预处理 | 第64-66页 |
| 5.4.1 大幅面遥感图像分块预处理 | 第64页 |
| 5.4.2 基于FCM的纯海水和非纯海水子块分类判别 | 第64-66页 |
| 5.5 基于局部海背景建模的海云分割 | 第66-69页 |
| 5.5.1 基于距离度量的海样本选取方法 | 第66-67页 |
| 5.5.2 构建局部海洋背景多高斯模型 | 第67-68页 |
| 5.5.3 基于海背景多高斯模型的局部海云判别 | 第68-69页 |
| 5.6 分割结果整合 | 第69-70页 |
| 5.7 实验结果分析 | 第70-73页 |
| 5.8 小结 | 第73-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-77页 |
| 6.1 工作总结 | 第74-76页 |
| 6.2 工作展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第82页 |
