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基于高光譜遙感技術(shù)的圖像處理方法的研究
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資料類(lèi)別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專(zhuān)業(yè))
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電子電工 |
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關(guān)鍵詞
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遙感技術(shù)|圖像處理 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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60 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word |
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文件大小
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1243K |
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發(fā)布時(shí)間
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2008-06-12 18:13:00 |
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預(yù)覽文件
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無(wú) |
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下載次數(shù)
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2 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
畢業(yè)設(shè)計(jì) 基于高光譜遙感技術(shù)的圖像處理方法的研究（61頁(yè)，24154字）
摘要
隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，遙感圖像處理技術(shù)在軍事、民用等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。分類(lèi)是將復(fù)雜的現(xiàn)象簡(jiǎn)化為少量的類(lèi)別，是提取高光譜圖像中有用信息的重要處理方法之一。
與多光譜遙感相比，高光譜遙感具有更高的光譜分辨率。圖像中含有的大量數(shù)據(jù)，使得原有分類(lèi)方法的應(yīng)用受到限制。本文在一系列面向高光譜圖像特點(diǎn)的分類(lèi)算法的基礎(chǔ)上，主要分析了適于解決小樣本、高維數(shù)據(jù)問(wèn)題的支持向量機(jī)分類(lèi)算法。在特征的選擇中，僅僅基于傳統(tǒng)光譜特征的方法在高光譜圖像分類(lèi)中不能得到理想的效果。本文研究空間信息在分類(lèi)中的應(yīng)用，提出了一種建立在方向線理論上的空間特征提取算法。然后進(jìn)一步應(yīng)用空間鄰域信息對(duì)分類(lèi)后的圖像進(jìn)行修正。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效地實(shí)現(xiàn)高光譜圖像空間信息的提取，與采用光譜信息的圖像分類(lèi)相比，將本算法所提取出的空間特征與光譜特征融合后，用于高光譜圖像分類(lèi)能獲得更高的分類(lèi)精度。
關(guān)鍵詞：高光譜圖像；分類(lèi)；支持向量機(jī)；空間信息
目錄
第1章 緒論 1
1.1 高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展概述 1
1.2 高光譜遙感圖像分類(lèi)的進(jìn)展 2
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu) 3
第2章 高光譜遙感圖像分類(lèi) 5
2.1 高光譜遙感圖像 5
2.1.1 高光譜遙感成像原理 5
2.1.2 高光譜遙感與多光譜遙感的區(qū)別 6
2.1.3 高光譜圖像的特點(diǎn) 7
2.2 高光譜圖像處理技術(shù) 9
2.3 高光譜圖像分類(lèi) 10
2.3.1 遙感圖像分類(lèi)的基礎(chǔ)知識(shí) 10
2.3.2 高光譜圖像分類(lèi)的方法 12
2.4 本章小結(jié) 14
第3章 支持向量機(jī) 16
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史與現(xiàn)狀 16
3.2 支持向量機(jī)算法的發(fā)展 17
3.3 支持向量機(jī)的主要內(nèi)容 19
3.3.1 線性支持向量機(jī) 19
3.3.2 廣義線性支持向量機(jī)及算法步驟 22
3.3.3 非線性支持向量機(jī) 24
3.3.4 核函數(shù) 26
3.4 最小二乘支持向量機(jī)算法 29
3.5 支持向量機(jī)的多分類(lèi)算法 31
3.5.1 一對(duì)余型多類(lèi)支持向量機(jī) 31
3.5.2 一對(duì)一型多類(lèi)支持向量機(jī) 33
3.5.3 其它幾種多類(lèi)支持向量機(jī) 34
3.6 本章小結(jié) 35
第4章 空間信息輔助下的高光譜圖像分類(lèi) 36
4.1 空間信息 36
4.1.1 遙感圖像的空間信息概述 36
4.1.2 空間信息在圖象分類(lèi)中的輔助方式 36
4.2 一種空間特征提取算法 39
4.2.1 方向線理論基礎(chǔ) 39
4.2.2 方向線的長(zhǎng)度 40
4.2.3 基于方向線的統(tǒng)計(jì)特征 41
4.2.4 方向線空間特征的應(yīng)用 42
4.3 空間鄰域修正算法 43
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 44
4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲得及類(lèi)別統(tǒng)計(jì) 44
4.4.2 二分類(lèi)支持向量機(jī)的實(shí)驗(yàn)流程 46
4.4.3 多分類(lèi)支持向量機(jī)的分類(lèi)步驟 48
4.4.4 分類(lèi)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 49
4.5 本章小結(jié) 53
結(jié)論 54
參考文獻(xiàn) 55
致謝 57
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