濾波方法及其在高光譜遙感影像處理中的應用

定　價：￥30.00

作　者：	陳志坤，蔡之華，江俊君著
出版社：	武漢大學出版社
叢編項：	項目教學叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787307221987	出版時間：	2021-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	111	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書以特征提取理論為主線，以高光譜遙感影像為研究對象，充分發(fā)揮改進的濾波算法提取高光譜遙感影像特征的優(yōu)勢，以魯棒提取特征進行高光譜遙感影像分類方法為研究內(nèi)容，分別從噪聲影像的魯棒表示，小樣本影像的魯棒表示和跨區(qū)域混合影像的魯棒表示方面進行研究。全書共分為7章，第1章是高光譜遙感影像概述；第2章主要介紹高光譜遙感影像特征提取及分類研究；第3章主要介紹分類優(yōu)選雙邊濾波算法及高光譜遙感影像噪聲處理；第4章主要介紹三邊平滑濾波算法及高光譜遙感影像噪聲處理；第5章主要介紹超像素雙邊濾波算法及高光譜遙感影像小樣本處理；第6章主要介紹傳播濾波算法及高光譜遙感影像跨區(qū)域混合處理；第7章總結和展望。本書結合作者本人的科研經(jīng)驗，在撰寫過程中盡可能詳細地描述了研究動機、研究啟發(fā)、實驗方案、實驗結論等，可為濾波算法及高光譜遙感影像研究者在設計新算法以及安排實驗方案驗證新算法時提供參考。本書可作為高等院校遙感及相關專業(yè)本科、研究生的高光譜遙感課程教材。

作者簡介

　　陳志坤，北部灣大學副教授，主要致力于高光譜遙感圖像特征提取與分類的相關研究，提出了系列提高高光譜遙感圖像特征提取效果及分類精度方法，并取得了相關研究成果。相關工作成果發(fā)表在IEEE ACCESS、IEEE GRSL、SENSOR、武大學報信息科學版等刊物上，近5年共發(fā)表EI及以上論文9篇（Q1分區(qū)論文6篇，di一作者或通訊作者EI以上論文6篇），EI會議論文2篇，軟著3項，申報專利2項。

圖書目錄

第l章高光譜遙感影像概述
1.1 高光譜遙感影像數(shù)據(jù)表示
1.2 常見高光譜成像儀
1.3 高光譜遙感影像特性
1.4 高光譜遙感影像實驗數(shù)據(jù)集
第2章高光譜遙感影像特征提取及分類研究
2.1 高光譜遙感影像特征提取研究
2.2 高光譜遙感影像分類研究
2.3 存在的問題
第3章分類優(yōu)選雙邊濾波算法及高光譜遙感影像噪聲處理
3.1 引言
3.2 雙邊濾波的原理
3.3 提出的算法
3.3.1 COBF算法
3.3.2 基于COBF的分類算法
3.4 實驗
3.4.1 數(shù)據(jù)集描述
3.4.2 評價指標
3.4.3 參數(shù)設置
3.4.4 實驗結果
3.5 結論
第4章三邊平滑濾波算法及高光譜遙感影像噪聲處理
4.1 引言
4.2 提出的方法
4.3 實驗
4.4.1 數(shù)據(jù)集描述
4.4.2 參數(shù)設置
4.4.3 實驗結果
4.4 結論
第5章超像素雙邊濾波算法及高光譜遙感影像小樣本處理
5.1 引言
5.2 熵率超像素分割算法
5.3 提出的算法
5.4 實驗結果與分析
5.4.1 數(shù)據(jù)集描述
5.4.2 參數(shù)分析
5.4.3 實驗結果
5.5 結論
第6章傳播濾波算法及高光譜遙感影像跨區(qū)域混合處理
6.1 引言
6.2 提出的方法
6.2.1 傳播濾波
6.2.2 基于傳播濾波的空譜特征提取算法
6.3 實驗
6.3.1 數(shù)據(jù)描述
6.3.2 算法比較
6.3.3 參數(shù)設置分析
6.3.4 實驗結果
6.4 結論
第7章總結與展望
7.1 本書工作總結
7.2 未來工作展望
參考文獻