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基于Otsu算法的遥感图像阈值分割
中文名称: 基于Otsu算法的遥感图像阈值分割
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论文编号: 4141081收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Remote Sensing Image Thresholding Segmentation Based on the Otsu Algorithm
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 通信与信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 遥感图像阈值分割 Otsu算法 阈值偏移 散度差 快速递推
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 遥感图像分割作为遥感图像处理领域中的一项关键技术,一直是国内外学者研究的热点和焦点问题之一,有着广泛的应用前景.由于遥感图像通常表现为灰度级多、信息量大、边界模糊(略)特点,传统的Otsu(略)感图像分割时往往不能得到理想的分割效果,在一定程度上影响了对遥感图像的后续分析、理解和识别.针对这一问题,尽管目前已有众多的改进算法,但这些改进算法大多都是针对Otsu算法某一方面的不足而进行设计的,不具有较强的通用性.尤其是将这些改进算法用于遥感图像分割时,效果仍然不佳.因此,面对众多不同类型的遥感图像,如何完善Otsu算法和提高Otsu算法在遥感图像分割中的适用(略)研究的重要内容. 本文在熟练掌握Otsu算法基本原(略)详细分析了Otsu算法所存在的缺陷,并针对这些缺陷对Otsu算法进行改进,提出了约束灰度范围的Otsu算法和基于散度差的一维Otsu算法及其快速递推算法.同时,鉴于遥感图通常含有噪声的实际情况,引入邻域空间信息,将基于散度差的一维Otsu算法及其快速递推算法拓展到二维空间,实现遥感图像阈值分割. 实验结果表明,本文提出(略)的Otsu算法及其快速递推算法具...
As a key technology of remote sensing image pr(omitted)remote sensing image segmentation is one of t(omitted) spots and focus of research scholars, having a wide range of applications.Usually, remote sensing images are p(omitted)s more gray scales and informatives, fuzzy boundaries, complex structure and so on.When the tradition(omitted)gorithms are used for remote sensing image segmentation, the segmentation results a(omitted)al. As a result, the following of remote sensing image analysis, understandi...
目录:
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第8-17页
  ·课题研究背景和意义第8-10页
  ·国内外研究现状及发展趋势第10-15页
    ·图像分割定义第10-11页
    ·图像分割算法概述第11-13页
    ·图像分割质量评价标准第13-15页
  ·研究的主要内容及安排第15-17页
    ·研究的主要内容第15-16页
    ·论文的结构安排第16-17页
第2章 Otsu算法概述第17-24页
  ·Otsu 算法的基本原理第17-18页
  ·基于二维直方图的Otsu 算法第18-20页
  ·Otsu 算法的缺陷第20-21页
  ·Otsu 算法的改进第21-24页
    ·Otsu 算法原理的改进第21-22页
    ·Otsu 算法运行速度的优化第22-24页
第3章 基于改进的一维Otsu 算法的遥感图像阈值分割第24-35页
  ·Otsu 算法的阈值偏移第24-27页
  ·约束灰度范围的Otsu 算法第27-28页
  ·基于散度差的一维Otsu 算法及其快速递推算法第28-31页
    ·基于散度差的一维Otsu 算法第28-30页
    ·基于散度差的一维Otsu 算法的快速递推算法第30-31页
  ·实验结果及结果分析第31-34页
    ·实验结果第31-33页
    ·实验结果分析第33-34页
  ·结论第34-35页
第4章 基于改进的二维Otsu 算法的遥感图像阈值分割第35-43页
  ·基于散度差的二维Otsu 算法及其快速递推算法第35-39页
    ·基于散度差的二维Otsu 算法第35-36页
    ·基于散度差的二维Otsu 算法的快速递推算法第36-39页
  ·实验结果及结果分析第39-42页
    ·实验结果第39-41页
    ·实验结果分析第41-42页
  ·结论第42-43页
第5章 总结与展望第43-45页
  ·总结第43-44页
  ·进一步研究的内容和图像分割技术展望第44-45页
参考文献第45-48页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第48-49页
致谢第49页
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