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基于区间二型模糊理论的高分辨率遥感影像分割方法研究
 
     论文目录
 
致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-22页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-19页
        1.2.1 影像一型模糊分割第11-12页
        1.2.2 二型模糊理论及其应用第12-19页
    1.3 研究内容与技术路线第19-20页
    1.4 论文的组织结构第20-22页
2 二型模糊理论第22-38页
    2.1 一型模糊集合理论第22-28页
        2.1.1 模糊集合第22-23页
        2.1.2 常见的隶属函数第23-25页
        2.1.3 扩展定理第25-28页
    2.2 二型模糊集合第28-33页
        2.2.1 相关定义第28-30页
        2.2.2 高斯型主隶属函数第30-32页
        2.2.3 区间二型模糊隶属函数和高斯二型模糊隶属函数第32-33页
    2.3 区间二型模糊集合运算第33-34页
    2.4 区间二型模糊集降型第34-37页
    2.5 本章小结第37-38页
3 高分辨率遥感影像同质区域模糊模型第38-47页
    3.1 同质区域一型模糊隶属函数模型第38-40页
    3.2 同质区域区间二型模糊隶属函数模型第40-45页
        3.2.1 具有不确定均值的区间二型模糊隶属函数模型第41-43页
        3.2.2 具有不确定标准差的区间二型模糊隶属函数模型第43-44页
        3.2.3 具有不确定均值和不确定标准差的区间二型模糊隶属函数模型第44-45页
    3.3 本章小结第45-47页
4 遥感影像分割决策模型第47-56页
    4.1 加权平均法分割决策模型第48-50页
    4.2 模糊线性神经网络法分割决策模型第50-52页
    4.3 融入邻域像素相关性的分割决策模型第52-54页
    4.4 算法流程第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
5 实验与讨论第56-97页
    5.1 区间二型模糊模型FOU范围对分割精度影响规律分析第56-69页
        5.1.1 实验数据与区间二型模糊模型的构建第56-59页
        5.1.2 加权平均法中FOU范围对分割精度的影响第59-64页
        5.1.3 模糊线性神经网络法中FOU范围对分割精度的影响第64-69页
    5.2 区间二型模糊分割决策方法对比试验第69-95页
        5.2.1 合成高分辨率遥感影像实验结果与分析第69-78页
        5.2.2 真实高分辨率遥感影像实验结果与分析第78-95页
    5.3 本章小结第95-97页
6 结论与展望第97-101页
    6.1 结论第97-98页
    6.2 创新点第98-99页
    6.3 展望第99-101页
参考文献第101-109页
作者简历第109-112页
学位论文数据集第112页

 
 
论文编号BS4066907,这篇论文共112
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