| 【中文题名】 | 应用BP融合模型探测海上溢油遥感图像边缘的研究 |
| 【英文题名】 | The Study of BP Fusion Model for the Edge Detection of Oil Spills on the Sea by Remote Sensing |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-7-18 |
| 【中关键词】 | BP神经网络,遥感,边缘检测,信息融合,, |
| 【英关键词】 | BP NN,Remote sensing,Edge detection,Information fusion, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>> |
| 【论文摘要】 |
溢油是一种非常严重的海洋污染。为了通过遥感来监测和识别海面溢油，科学家们已经针对遥感图像进行了很多研究工作。对于海面溢油的探测来说，边缘检测是一种重要的图像处理技术。人们已经针对图像处理发展了很多边缘检测算法，例如Roberts算子，Sobel算子，Marr边缘检测算法等等。这些边缘检测算法在处理各种不同情况的图像时各有优缺点。判断一种边缘检测方法的好坏也要根据实际情况和需求来决定。对于海面溢油图像来说，目前的两个基本要求就是在处理时达到较少的计算时间和较高的检测精度。基于这两种要求本文研究了一种融合模型。这个模型运用BP神经网络来融合简单算子的边缘处理结果。之所以选择BP神经网络作为融合技术是因为经简单算子处理后的边缘灰度值与图像的理想边缘灰度值之间的关系是非线性的，而BP神经网络正是善于处理这种非线性的识别问题。在本文中作者先通过溢油图像训练了一个BP神经网，然后再应用这个BP网来检测其它溢油图像的边缘并收到了较好的效果。文章最后把经五个简单算子和BP融合模型处理过的边缘图像放在一起并进行了比较，得出溢油图像经该模型处理后基本收到了预想的效果。 |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
5-6 |
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英文摘要 |
6-7 |
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第1章 引言 |
7-14 |
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1．1 课题的提出 |
7-8 |
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1．2 航空遥感监测海上溢油的研究状况 |
8-13 |
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1．2．1 可见光 |
9 |
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1．2．2 红外 |
9-10 |
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1．2．3 紫外 |
10-11 |
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1．2．4 激光 |
11 |
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1．2．5 微波 |
11-13 |
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1．3 边缘检测的方法 |
13 |
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1．4 本文的研究内容及方法 |
13-14 |
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第2章 边缘检测 |
14-18 |
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2．1 边缘检测 |
14 |
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2．2 边缘检测所用的技术 |
14-17 |
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2．2．1 样板匹配法 |
15 |
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2．2．2 Hough变换 |
15 |
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2．2．3 Marr边缘检测算子 |
15-16 |
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2．2．4 连续小波边缘检测 |
16 |
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2．2．5 边缘聚焦 |
16 |
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2．2．6 纹理边缘检测 |
16 |
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2．2．7 神经网络边缘检测 |
16-17 |
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2．3 融合算法与简单算子的结合 |
17-18 |
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第3章 信息融合 |
18-31 |
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3．1 信息融合技术 |
18-19 |
|
3．2 信息融合的层次化结构 |
19-20 |
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3．3 信息融合的分类 |
20-23 |
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3．3．1 数据层融合 |
20 |
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3．3．2 特征层融合 |
20-21 |
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3．3．3 决策层融合 |
21-23 |
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3．4 信息融合的常见方法 |
23-25 |
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3．5 神经网络及其模型 |
25-27 |
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3．6 BP网络 |
27-31 |
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3．6．1 BP网络的原理及适用范围 |
27-28 |
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3．6．2 有关BP网络的几个问题 |
28-31 |
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第4章 遥感溢油图像的边缘检测模型 |
31-43 |
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4．1 模型流程 |
31-32 |
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4．2 融合结构 |
32 |
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4．3 各算子的处理过程 |
32-37 |
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4．3．1 Roberts算子 |
32-33 |
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4．3．2 Sobel算子 |
33 |
|
4．3．3 Prewitt算子 |
33-34 |
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4．3．4 Kirsch算子及其快速算法 |
34-35 |
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4．3．5 拉普拉斯算子 |
35-37 |
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4．4 各算子的检测性能 |
37 |
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4．5 BP网络的融合过程 |
37-39 |
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4．6 BP网络的训练 |
39-43 |
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第5章 实际效果检验 |
43-46 |
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5．1 功能界面 |
43 |
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5．2 各算子与融合后边缘图像的比较 |
43-45 |
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5．3 下一步的工作 |
45-46 |
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第6章 结束语 |
46-47 |
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攻读学位期间公开发表的论文 |
47-48 |
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致谢 |
48-49 |
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参考文献 |
49-51 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389204 |
