基于小波包與支持向量機(jī)組合模型的遙感圖像去噪研究

1、貴州大學(xué)2016屆碩士研究生學(xué)位論文基于小波包與支持向量機(jī)組合模型的遙感圖像去噪研究學(xué)科專業(yè)：大地測(cè)量學(xué)與測(cè)量工程研究方向：遙感圖像處理及分析導(dǎo)師：王曉紅副教授研究生：吳叢中國(guó)﹒貴州﹒貴陽(yáng)2016年6月分類號(hào)：P237論文編號(hào)：2013021827密級(jí)：公開萬(wàn)方數(shù)據(jù)I目錄摘要摘要................................................................................

2、...................................................................IIIAbstract............................................................................................................................................IV

3、第一章緒論第一章緒論.......................................................................................................................................11.1研究的背景及意義...............................................................

4、................................................11.2遙感圖像去噪的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展......................................................................................21.2.1遙感圖像去噪的國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展.................................................

5、..............................21.2.2遙感圖像去噪的國(guó)外研究進(jìn)展...............................................................................21.3模糊支持向量機(jī)的發(fā)展..............................................................................

6、.........................41.4小波包與FSVM用于遙感圖像去噪的可行性分析.........................................................61.5主要研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線和論文體系結(jié)構(gòu)......................................................................71.5.1主要研究?jī)?nèi)容........

7、....................................................................................................71.5.2研究的方法及技術(shù)路線............................................................................................81.5.3論文結(jié)構(gòu)..

8、..................................................................................................................9第二章遙感圖像去噪的理論基礎(chǔ)第二章遙感圖像去噪的理論基礎(chǔ).............................................................................

9、...................102.1基于小波包分析的圖像去噪算法....................................................................................102.1.1小波變換基礎(chǔ)簡(jiǎn)介...................................................................................

10、...............102.1.2小波包分析..............................................................................................................132.1.3小波基選取準(zhǔn)則.....................................................................

11、.................................172.1.4小波包去噪方法的MATLAB仿真.......................................................................182.2模糊支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法.............................................................................

12、....................192.2.1SVM的理論基礎(chǔ)....................................................................................................192.2.2FSVM的算法模型.....................................................................

13、.............................222.2.3FSVM分類實(shí)驗(yàn)仿真..............................................................................................252.3本章小結(jié).......................................................................

14、......................................................25第三章基于小波包與第三章基于小波包與FSVM組合模型的遙感圖像去噪研究組合模型的遙感圖像去噪研究..................................................263.1傳統(tǒng)去噪方法的缺陷....................................................

15、.....................................................263.1.1Fourier去噪法及其缺點(diǎn).........................................................................................263.1.2小波去噪法及其缺點(diǎn).........................................

16、.....................................................273.1.3小波包去噪法及其缺點(diǎn)..........................................................................................273.2小波包與FSVM在去噪中的應(yīng)用........................................

17、............................................293.2.1小波包圖像分解的特點(diǎn)..........................................................................................293.2.2FSVM分類的特點(diǎn).....................................................

18、.............................................303.2.3FSVM的引入及新算法的提出..............................................................................313.3小波包與FSVM在圖像去噪中的實(shí)現(xiàn)......................................................

19、......................323.3.1基于小波包的圖像分解..........................................................................................323.3.2訓(xùn)練樣本選取..............................................................................

20、...........................333.3.3FSVM參數(shù)選擇......................................................................................................333.3.4小波包系數(shù)分類與重構(gòu)...........................................................

21、...............................353.4評(píng)價(jià)去噪的標(biāo)準(zhǔn).................................................................................................................353.5本章小結(jié).......................................................

22、.....................................................................35第四章實(shí)驗(yàn)仿真及分析第四章實(shí)驗(yàn)仿真及分析.................................................................................................................374.1噪聲圖像小波包分解..