日侧全天空极光图像分类及动态过程分析方法研究



日侧全天空极光图像分类及动态过程分析方法研究

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日侧全天空极光图像分类及动态过程分析方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-13页
第一章绪论	第13-21页
§· 研究意义和背景	第13-15页
· 研究极光的意义	第13页
· 研究背景与基础	第13-15页
§· 基于图像的极光研究的发展与现状	第15-16页
· 极光图像研究的意义	第15页
· 机器视觉技术在极光图像分析中的应用	第15-16页
· 目前存在的问题	第16页
§· 本文研究内容及组织结构	第16-21页
· 本文研究方向及主要贡献	第16-18页
· 论文基本研究框架	第18-21页
第二章基于表象特征的全天空极光图像分类	第21-43页
§· 引言	第21-25页
· 极光图像的表象特征提取	第21-22页
· 现有的极光分类机制	第22-25页
§· 全天空极光图像的表象特征提取方法	第25-27页
· 基于空间纹理的全天空极光图像表征	第25-27页
· 空间纹理特征的距离度量	第27页
§· 全天空极光图像的预处理及数据标记	第27-31页
· 数据预处理	第27-28页
· 数据标记	第28-31页
§· 全天空极光图像的自动检索与分类	第31-37页
· 全天空极光图像检索	第31-33页
· 全天空极光图像分类	第33-37页
§· 在交叉数据库上的分类	第37-40页
§· 本章小结	第40-43页
第三章基于表象特征的全天空极光图像聚类分析	第43-63页
§· 引言	第43-44页
§· 聚类算法	第44-46页
§· 聚类有效性评估	第46-55页
· 聚类有效性指标	第46-53页
· 聚类有效性评估	第53-55页
§· 聚类结果解释	第55-61页
· 聚类趋势	第56-57页
· 两类的聚类结果分析	第57-59页
· 四类的聚类结果分析	第59-61页
§· 本章小结	第61-63页
第四章极光序列的运动特征提取及分析	第63-85页
§· 引言	第63-65页
· 研究极光动态过程的意义	第63页
· 极光动态过程研究的现状及问题	第63-65页
§· 基于流体的运动场计算	第65-66页
§· 多尺度正则化方法	第66-70页
§· 实验结果	第70-76页
· 主观评估：有效性、准确性、鲁棒性	第70-74页
· 客观评估：检测极向运动特征	第74-76页
§· 极光事件检测	第76-84页
· 基于局部运动场的时空统计特征	第77页
· 极光事件检测方法	第77-78页
· 极向运动检测	第78-81页
· 多目标事件评估	第81-84页
§· 本章小结	第84-85页
第五章基于动态纹理的极光动态过程分析	第85-99页
§· 引言	第85-87页
· 极光图像序列的动态纹理	第85页
· 基于运动场的动态纹理识别研究	第85-86页
· 极光事件分析	第86-87页
§· 局部向量差	第87-89页
· 局部向量差算法	第87-88页
· 性能评估	第88-89页
§· 极光序列的自动分割	第89-94页
· 突变检测	第90-91页
· 自动分割的结果	第91-94页
§· 极光事件的聚类	第94-97页
§· 本章小结	第97-99页
第六章结束语	第99-103页
致谢	第103-105页
参考文献	第105-113页
研究成果	第113-114 页

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