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基于区域的马尔可夫随机场在高分辨率遥感影像分类中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第1章 绪论 | 第9-16页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第9页 | | 1.2 基于MRF模型的图像分类方法现状 | 第9-11页 | | 1.2.1 基于MRF模型提取纹理特征再分割 | 第10页 | | 1.2.2 基于MRF模型的图像分割 | 第10-11页 | | 1.3 高分辨率遥感影像区域分割的研究现状 | 第11-12页 | | 1.4 高分辨遥感遥感处理面临的问题与研究现状 | 第12-14页 | | 1.4.1 高分辨率遥感数据的特点与面临的问题 | 第12页 | | 1.4.2 高分辨率遥感数据信息提取研究现状与存在的问题 | 第12-14页 | | 1.5 本文的研究思路和主要研究内容 | 第14-16页 | | 1.5.1 本文研究的思路 | 第14页 | | 1.5.2 主要研究内容 | 第14-16页 | | 第2章 基于MRF模型的图像分类和影像区域分割的基础知识 | 第16-32页 | | 2.1 基于MRF模型的图像分类的基础知识 | 第16-25页 | | 2.1.1 MRF模型的基本理论 | 第16-18页 | | 2.1.2 MRF模型和图像分类 | 第18-22页 | | 2.1.3 常见的模型参数估计方法 | 第22-25页 | | 2.2 影像区域分割的基础知识 | 第25-29页 | | 2.2.1 影像区域分割概述 | 第25-26页 | | 2.2.2 典型影像区域分割算法 | 第26-29页 | | 2.3 影像区域分割精度评价方法 | 第29页 | | 2.4 图像分类质量评价方法 | 第29-31页 | | 2.4.1 Kappa系数 | 第30页 | | 2.4.2 总体分类精度 | 第30-31页 | | 2.5 本章小结 | 第31-32页 | | 第3章 基于区域MRF模型的高分辨率遥感影像分类 | 第32-64页 | | 3.1 基于像素级MRF模型的图像分类 | 第32-33页 | | 3.2 基于区域MRF模型的高分辨率遥感影像分类 | 第33-62页 | | 3.2.1 区域MRF模型的基本思想 | 第33页 | | 3.2.2 初始影像区域的生成 | 第33-35页 | | 3.2.3 区域邻接图 | 第35-36页 | | 3.2.4 区域MRF模型 | 第36-39页 | | 3.2.5 实验与分析 | 第39-62页 | | 3.3 本章小结 | 第62-64页 | | 第4章 基于多尺度区域MRF模型的高分辨率遥感影像分类 | 第64-83页 | | 4.1 基于多尺度像素级MRF模型的图像分类 | 第64-67页 | | 4.2 基于多尺度区域MRF模型的高分辨率遥感影像分类 | 第67-81页 | | 4.2.1 多尺度区域MRF模型的基本思想 | 第67-68页 | | 4.2.2 多尺度影像区域的生成 | 第68-69页 | | 4.2.3 多尺度区域邻接树 | 第69-70页 | | 4.2.4 多尺度区域MRF模型 | 第70-75页 | | 4.2.5 实验与分析 | 第75-81页 | | 4.3 本章小结 | 第81-83页 | | 第5章 总结与展望 | 第83-85页 | | 5.1 总结 | 第83-84页 | | 5.2 展望 | 第84-85页 | | 参考文献 | 第85-94页 | | 研究成果 | 第94-95页 | | 致谢 | 第95页 |
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论文编号BS3803872，这篇论文共95页
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