2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩48頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、本文主要工作是在基于插件的圖像處理框架的系統(tǒng)分析與設計基礎上,圍繞SAR圖像海洋油膜檢測的研究展開。海洋表面油膜檢測,主要集中在SAR圖像濾波、SAR圖像分割、油膜特征提取和識別等三個方面。 在SAR圖像油膜濾波方法研究中,首先介紹了SAR斑點噪聲的形成機理和斑點噪聲的統(tǒng)計特性,然后介紹了幾種常用的SAR圖像濾波方法。在借鑒前人研究成果的同時,通過本文提出的基于插件的圖像處理框架上建立試驗模型,提出了適合SAR圖像海洋表面油膜檢

2、測的濾波方法。實驗結果驗證了該方法的有效性也表明該圖像處理框架在SAR圖像處理上具有優(yōu)越性。 在SAR圖像分割方法的研究中,首先分析了幾種SAR目標的分割方法(Otsu,最大熵),而后給出了兩種新的適用于SAR圖像海洋油膜檢測的SAR圖像分割方法——基于有效性指標評估的FCM聚類圖像分割和基于Kmean和重疊率分層合并策略的圖像分割算法。本文還利用四幅真實的SAR油膜圖像對這幾種方法分別進行了對比實驗。結果表明,基于有效性指標評

3、估的FCM聚類圖像分割和基于Kmean和重疊率分層合并策略的圖像分割算法的分割效果比較良好,同時基于Kmean和重疊率分層合并策略的圖像分割算法在執(zhí)行效率上更令人滿意。 在油膜特征提取和識別的研究中,首先介紹了海洋表面油膜的SAR探測機理,論證了海洋表面油膜SAR探測的可能性,然后歸納總結了SAR圖像海洋表面油膜及其檢測特點,提出了綜合利用灰度和紋理的油膜檢測模型。 近年來,SAR在海洋領域的監(jiān)察、檢測等應用日益發(fā)展起來

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論