多通道卫星云图的图像处理技术研究



多通道卫星云图的图像处理技术研究

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多通道卫星云图的图像处理技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第1章绪论	第11-24页
· 研究背景	第11-12页
· 气象卫星的发展应用及卫星云图介绍	第12-14页
· 气象卫星概述	第12页
· 卫星云图介绍	第12-13页
· 红外云图与可见光云图的区别	第13-14页
· 相关领域的研究及其发展现状	第14-23页
· 卫星云图研究的发展现状	第14-16页
· 数据融合技术研究的发展现状	第16-19页
· 图像分割技术研究的发展现状	第19-21页
· 模式识别技术研究的发展现状	第21-23页
· 论文主要研究内容及组织结构	第23-24页
第2章红外云图与可见光云图的图像融合方法	第24-43页
· 无下采样 Contourlet 变换的基本原理	第24-27页
· 无下采样金字塔	第25-26页
· 无下采样方向滤波器组	第26-27页
· 脉冲耦合神经网络模型	第27-31页
· PCNN 概述及其神经元模型结构	第27-29页
· 简化 PCNN 模型结构	第29-30页
· 自适应 PCNN	第30-31页
· 基于自适应 PCNN 与 NSCT 的图像融合算法	第31-35页
· 直方图匹配	第32-33页
· 低频子带系数选择	第33页
· PCNN 神经元输入	第33-34页
· 融合步骤	第34-35页
· 实验结果分析与评价	第35-42页
· 融合性能评价指标	第35-36页
· 数据来源	第36-37页
· 图像融合实验	第37-40页
· 实验结果分析与评价	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
第3章融合卫星云图中台风主体云系自动分割方法	第43-69页
· 理论背景	第43-48页
· 曲线演化理论	第43-44页
· 水平集方法	第44-46页
· 水平集方法的数值实现	第46-48页
· 传统水平集活动轮廓模型	第48-54页
· 几何活动轮廓模型	第48-49页
· 测地活动轮廓模型	第49-52页
· CV 模型	第52-54页
· 基于 MGAR 模型的水平集方法	第54-62页
· MGAR 模型的设计	第55-56页
· MGAR 模型的实现	第56-58页
· 实验结果与讨论	第58-62页
· 基于 MGAR 模型的台风云系分割	第62-68页
· 台风云系识别	第62-64页
· 台风云系分割	第64-66页
· 实验结果	第66-68页
· 本章小结	第68-69页
第4章融合卫星云图的纹理及特征提取	第69-91页
· 卫星云图的云状类型及其纹理特征	第69-70页
· 纹理特征分析方法	第70-75页
· 基于邻域自相关函数的纹理特征	第70-71页
· 基于统计几何特征的纹理特征	第71-73页
· 基于灰度共生矩阵的纹理特征	第73-75页
· 融合卫星云图的纹理特征检测与分析实验	第75-90页
· 基于邻域自相关函数的纹理特征检测与分析	第75-80页
· 基于统计几何特征的纹理分析与特征提取	第80-83页
· 基于灰度共生矩阵的纹理特征检测与分析	第83-90页
· 本章小结	第90-91页
第5章基于自学习支持向量机的云类识别	第91-108页
· 支持向量机分类原理	第91-96页
· 线性可分情况	第92-94页
· 线性不可分情况	第94-95页
· 非线性可分情况	第95-96页
· 基于自学习支持向量机的多分类方法	第96-102页
· 自学习支持向量机	第96-99页
· 基于 ODT 的多分类支持向量机	第99-101页
· 基于自学习支持向量机的多分类算法流程	第101-102页
· 云分类实验结果与分析	第102-107页
· 融合卫星云图样本集与样本数据的处理	第102-103页
· 实验结果	第103-107页
· 本章小结	第107-108页
结论	第108-110页
参考文献	第110-124页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第124-125页
致谢	第125 页

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