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偏微分方程在遥感图像去噪与分类的应用研究
中文名称: 偏微分方程在遥感图像去噪与分类的应用研究
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论文编号: 4141607收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study of Partial Differential Equations in the Application of Remote Sensing Image Denoising and Classification
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: 地图学与地理信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 偏微分方程 P-M各项异性扩散模型 方向扩散 TV复原模型 自蛇模型 小波变换 提升小波 声纳图像去噪 独立分量分析 高分辨率遥感图像 SVM分类
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论文摘要: 在过去的二十年中,基于偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)的图像处理方法(略)域所取得的最为重要的成果之一.应用这种方法于遥感图像处理领域可以解决该领域一些长期存在的难点问题.本文主要进行基于PDE方法的遥感图像去噪与分类方面的研究(略)文对小波变化和一些经典的基于偏微分方程的图像处理方法的相关理论进行了介绍,对偏微分方程和小波变换之间的关系进行分析研究,最终提出了本文的改进方法(略)对它们在遥感(声纳)图像去噪中的应用进行了详细的实验分析研究,包括Perona和Malik提出基本的P-M各项异性扩散模型、TV复原模型、方向扩散模型等,以及本文改进的算法,并给出了相应的去噪指标曲线图.遥感图像分类是遥感领域研究的重要内容,如何有效进行遥感图像的计(略)识别并满足一定的精度等要求,一直以来都是一个热点问题和重要难题.传统遥感图像分类方法一般分为非监督分类和监督分类,它们之间各有优点和缺点.前者通过自动聚(略)参与少;后者有更多的人工参与,同时需要一个学习和训练的过程,并对该研究区域有一些相关的先验信息.当然没有哪一种分类方法得出的分类结...
In the past two decades, the image pro(omitted)thod based on PDE (the Partial Differential Equations) is one of the most important achievements in im(omitted)sing field. Applying this method in remote sensing image processing area may provide solution for some long-st(omitted)ficult problems in that area. This paper is focused on r(omitted) remote-sensed image denoising and classification by using PDE method. In this paper, w(omitted)troduced the methods of classical wavelet transform and relevant t...
目录:
致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
目录第10-12页
图索引第12-15页
表索引第15-16页
1 绪论第16-32页
  ·遥感图像分类和去噪的研究现状和意义第18-25页
    ·研究背景和意义第18-19页
    ·遥感图像分类算法概述和研究现状第19-25页
    ·声纳图像去噪的研究现状第25页
  ·基于偏微分方程的图像处理技术和应用第25-29页
  ·章节安排第29-32页
2 基于小波变换的偏微分方程方法研究第32-49页
  ·小波变换的定义及性质第33-43页
    ·小波变换的定义及性质第34-36页
    ·常用小波函数第36-37页
    ·多分辨率分析第37-39页
    ·Mallat算法第39-42页
    ·提升小波第42-43页
  ·小波收缩去噪与非线性扩散去噪之间的关系第43-48页
    ·Haar二维小波收缩去噪分析第45-46页
    ·Haar二维小波收缩与非线性扩散之间的关系第46-48页
  ·小结第48-49页
3 基于提升小波变化的方向扩散实现侧扫声纳图像去噪研究第49-75页
  ·声纳图像噪声概述第49-50页
  ·图像去噪模型和方法第50-55页
    ·图像的噪声模型第50页
    ·几种常见的去噪方法第50-52页
    ·小波图像去噪第52-55页
  ·P-M方程、方向扩散方程与自蛇模型第55-62页
    ·P-M方程第55-57页
    ·基于AOS格式的各向异性扩散第57-58页
    ·方向扩散方程第58-60页
    ·矢量图像的方向扩散方程第60-61页
    ·自蛇模型第61-62页
  ·TV复原去噪模型第62-64页
    ·TV复原模型第62-63页
    ·改进的TV复原模型第63-64页
  ·一种基于提升小波的方向扩改进算法第64-65页
  ·图像去噪质量评价标准第65-74页
    ·实验:基于提升小波的方向扩散算法实现侧扫声纳图像去噪实验第66-73页
    ·结论第73-74页
  ·小结第74-75页
4 基于独立分量分析的方向扩散实现遥感图像分类研究第75-132页
  ·独立分量分析在遥感图像分类中的应用第77-80页
    ·独立成分分析方法概述第77-79页
    ·核独立成分分析方法第79-80页
  ·遥感图像分类的传统经典算法第80-95页
    ·遥感图像分类的传统经典算法第83-84页
    ·非监督分类第84-85页
    ·监督分类第85-91页
    ·监督分类和非监督分类的比较第91-92页
    ·本文分类模型流程图(本章所指的方向扩散均为矢量图像的方向扩散)第92-95页
  ·分类精度评价第95-98页
    ·误差来源第95页
    ·分类精度评价指标第95-97页
    ·分类后处理问题第97-98页
  ·基于KICA的方向扩散方法实现遥感TM图像SVM分类研究第98-111页
    ·分类精度结果分析第108-110页
    ·结论第110-111页
  ·基于KICA的方向扩散方法实现航空遥感影像分类研究第111-128页
    ·分类精度结果分析第120-123页
    ·结论第123-124页
    ·方向扩散梯度闽值大小、时间步长大小与分类精度关系第124-128页
  ·基于改进停止函数的方向扩散实现航空影像图像ISODATA分类研究第128-131页
  ·小结第131-132页
5 结论与展望第132-138页
  ·研究工作总结第132-135页
  ·后续工作展望第135-138页
参考文献第138-145页
作者简介第145-146页
攻读硕士期间发表论文第146页
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