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《結(jié)合mrf與ν-svm的sar海冰圖像分類》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)thresholdbasedonthestrengthofedge．Itretainsthelabelofregionforstrongedge，removestheedgeandedgeidentificationforweakedge，andoptimizesclassificationbyconsideringtheedgecontextinformationforfuzzyedges，forwhichgrayscaledidnotchangesignificantlybutmaybeconnectedtodifferenttypes．Ke
2、ywords：Syntheticapertureradar，V—supportvectormachines，Markovrandomfield，Seaice．ClassificationIV萬方數(shù)據(jù)目錄第一章緒論??????????????????????????????。11．1研究背景和意義????????????????????????．11．1．1研究背景?????????????????????????11．1．2研究意義?????????????????????????21．2合成孔徑雷達(dá)?????????????????????????．．
3、41．2．1SAR工作原理???????????????????????41．2．2SAR圖像的特征??????????????????????71．2．3SAR研究現(xiàn)狀???????????????????????81．3圖像分類算法研究現(xiàn)狀?????????????????????．91．4論文研究思路?????????????????????????1l1．5文章結(jié)構(gòu)安排?????????????????????????12第二章馬爾可夫隨機(jī)場模型??????????????????????．142．1MRF基本概念及理論基礎(chǔ)???????????
4、????????．．152．1．1標(biāo)簽問題????????????????????????．．152．I．2鄰域系統(tǒng)和基團(tuán)?????????????????????．．152．2Markov隨機(jī)場與Gibbs隨機(jī)場?????????????????．．162．2．1Markov隨機(jī)場??????????????????????．162．2．2Gibbs隨機(jī)場???????????????????????172．2．3Markov隨機(jī)場與Gibbs隨機(jī)場的等價(jià)????????????．182．3馬爾可夫隨機(jī)場模型?????????????????????．
5、．182．3．1自生模型????????????????????????．182．3．2Potts模型????????????????????????．192．3．3多層邏輯模型??????????????????????．．192．4MAP．MRF框架????????????????????????202．5本章小結(jié)???????????????????????????21第三章支持向量分類機(jī)??????????????????????????223．1支持向量機(jī)??????????????????????????223．1．1C．支持向量分類機(jī)???
6、??????????????????243．1．2v．支持向量分類機(jī)?????????????????????253．2SVM中的關(guān)鍵問題??????????????????????。263．2．1多類分類問題??????????????????????一263．2．2核函數(shù)?????????????????????????．．27V萬方數(shù)據(jù)3．3本章小結(jié)???????????????????????????27第四章結(jié)合MRF與l，．SVM的SAR海冰圖像分類????????????284．1圖像區(qū)域化?????????????????????????
7、?284．1．1分水嶺分割???????????????????????一284．1．2區(qū)域鄰接圖???????????????????????一304．2特征向量提取?????????????????????????304．3結(jié)合MRF與v．SVM的數(shù)學(xué)推導(dǎo)?????????????????314．4基于RAG的邊緣語境模型???????????????????．324．5邊緣的雙閾值處理??????????????????????．．334．6MRF．vSVC多類分類方法????????????????????344．7MRF—vSVC算法流程???
8、???????????????????354．8本章小結(jié)????????????
