第1章 绪论
1.1 背景和意义
1.2 遥感影像匀光算法
1.3 遥感影像匀色算法
1.4 图像分割方法
1.4.1 基于像素信息的图像分割方法
1.4.2 基于深度学习的图像分割方法
1.5 色彩转换方法
1.5.1 基于统计信息的色彩转换方法
1.5.2 基于用户交互的色彩转换方法
1.5.3 基于深度学习的色彩转换方法
第2章 遥感影像色块的自动化提取
2.1 影像色块提取问题分析
2.2 影像色块提取方法
2.2.1 色彩模型及转换
2.2.2 图像大津法处理
2.2.3 图像小连通区分量的填充
2.2.4 图像的闭运算和边界拟合
2.3 影像色块提取流程自动化
2.3.1 影像色块提取结果均值分布图计算
2.3.2 影像色块提取结果重赋值均值分布图计算
2.3.3 影像色块提取结果均值分布纠正图计算
2.3.4 影像色块提取结果判断
2.4 影像色块提取实验分析
2.4.1 影像色块提取准确率评价指标
2.4.2 影像色块提取准确率评价
2.5 本章小结
第3章 遥感影像匀色中的色彩平衡
3.1 影像色块间色彩平衡算法
3.1.1 Wallis匀色算法
3.1.2 直方图匹配算法
3.1.3 颜色转移算法
3.1.4 算法比较与分析
3.2 影像任意感兴趣区域的色彩一致性处理方法
3.2.1 影像任意感兴趣区域矩阵转换规则
3.2.2 影像任意感兴趣区域色彩一致性处理
3.3 本章小结
第4章 遥感影像匀色中的接边处理
4.1 影像色块接边处待匀色区域的确定
4.2 影像色块接边处待匀色区域的色彩一致性处理
4.2.1 Wallis匀色处理
4.2.2 均值滤波处理
4.3 本章小结
第5章 基于色块提取的遥感影像色彩处理与分析
5.1 实验数据集和方法
5.1.1 实验数据
5.1.2 实验方法设计
5.2 实验结果评价
5.2.1 多源影像色块提取准确率评价
5.2.2 影像整体色彩一致性评价
5.2.3 影像局部地物色彩一致性评价
5.3 影像实验结果整体质量讨论
5.3.1 影像整体质量评价指标
5.3.2 影像实验结果整体质量评价
5.4 本章小结
第6章 遥感影像自适应色彩转换理论与算法基础
6.1 图像色彩理论
6.1.1 光学频谱
6.1.2 色彩感知模型
6.1.3 色彩空间
6.2 图像处理算法
6.2.1 元启发式优化算法
6.2.2 模糊C均值算法
6.2.3 基于统计学原理的色彩转换
6.3 本章小结
第7章 基于残差估计的山地瞪羚阈值优化算法
7.1 基于残差估计的阈值迭代聚类算法
7.1.1 基于优化阈值的初始聚类中心调整算法
7.1.2 依据噪声保真项的残差估计聚类算法
7.1.3 结合噪声权重系数的适应性残差算法
7.1.4 引入空间信息的双阶段迭代算法
7.2 基于先验阈值的山地瞪羚优化与反向探索算法
7.2.1 依托多机制的平衡化探索算法
7.2.2 基于先验阂值的界限调整算法
7.2.3 利用反向空间的探索优化算法
7.3 基于像素分布信息的阈值修正算法
7.3.1 基于像素累积比的阈值调整算法
7.3.2 基于误分类错误原理的阈值评价方法
7.4 本章小结
第8章 基于区域生长合并与特征匹配提取的自适应色彩转换方法
8.1 针对小块区域的连通合并方法
8.1.1 基于面积临界值的小块区域合并方法
8.1.2 依托形态学原理的邻域识别方法
8.1.3 结合色彩空间特性的合并计算方法
8.2 影像纹理特征比较与匹配提取框架
8.2.1 基于纹理特征的相似度评估方法
8.2.2 基于灰度共生矩阵的地物匹配与提取方法
8.3 基于像素比例的自适应色彩转换方法
8.3.1 基于加权灰边算法的图像白平衡方法
8.3.2 基于梯度保持的亮度匹配方法
8.3.3 基于像素比例调整的地物类别匹配方法
8.3.4 基于线性变换的色域对齐方法
8.4 本章小结
第9章 遥感影像自适应色彩处理实验分析
9.1 实验数据集
9.2 实验评价指标
9.2.1 图像分割评价指标
9.2.2 色彩转换评价指标
9.3 基于残差估计的山地瞪羚阈值分割实验结果分析
9.3.1 定性实验分析
9.3.2 定量实验分析
9.3.3 稳健性实验分析
9.3.4 消融实验分析
9.3.5 其他数据集实验分析
9.4 基于区域生长与特征匹配的自适应色彩转换实验结果分析
9.4.1 定性实验分析
9.4.2 定量实验分析
9.4.3 主观实验分析
9.4.4 其他数据集实验分析
第10章 总结与展望
10.1 总结
10.2 展望
参考文献
展开
