遥感图像分割算法研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-11页 |
| ·遥感图像成像特性 | 第9-11页 |
| ·遥感图像分割及其意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容和思路 | 第12-14页 |
| ·研究成果 | 第14-15页 |
| 第2章 图像分割综述 | 第15-22页 |
| ·图像分割的定义 | 第15页 |
| ·图像分割与图像技术的关系 | 第15-17页 |
| ·图像分割方法分类 | 第17页 |
| ·图像分割方法简介 | 第17-21页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第17-18页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第18-20页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第20页 |
| ·结合特定理论工具的分割方法 | 第20-21页 |
| ·图像分割评价标准 | 第21-22页 |
| 第3章 基于小波变换的遥感图像分割算法应用 | 第22-30页 |
| ·小波变换基本理论 | 第22-24页 |
| ·小波变换简介 | 第22-23页 |
| ·小波变换基本原理 | 第23-24页 |
| ·小波变换多分辨分析 | 第24-26页 |
| ·小波自适应阈值选择方法 | 第26-27页 |
| ·实验结果与讨论 | 第27-30页 |
| 第4章 基于水平集的遥感图像分割算法应用 | 第30-50页 |
| ·水平集基本原理 | 第30-36页 |
| ·水平集基本原理 | 第30-32页 |
| ·水平集函数演化的快速算法 | 第32-35页 |
| ·水平集方法分类 | 第35-36页 |
| ·Mumford-Shah模型及简化 | 第36-38页 |
| ·Mumford-Shah模型引入 | 第36-37页 |
| ·Mumford-Shah简化模型 | 第37-38页 |
| ·求解简化M-S模型的C-V方法 | 第38-41页 |
| ·求解简化M-S模型的C-V方法 | 第38-39页 |
| ·函数的数值求解 | 第39-40页 |
| ·C-V方法的优缺点 | 第40-41页 |
| ·改进的C-V方法 | 第41-47页 |
| ·改进的C-V方法的提出 | 第41-43页 |
| ·模糊C均值算法 | 第43-46页 |
| ·改进的C-V方法思想及步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果与讨论 | 第47-50页 |
| 第5章 遥感图像分割软件系统实现及应用 | 第50-55页 |
| ·软件系统设计实现 | 第50-53页 |
| ·软件系统关键问题分析 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
