本书以多尺度分析与统计建模相结合的高分辨率遥感图像分割方法理论与实践为主线, 重点阐述贝叶斯框架下和能量框架下的特征加权分割模型、光谱特征分割模型和无权重特征分割模型以及各类分割模型的*优分割解, 并对每类分割问题给出相应的高分辨率遥感图像分割实例, 以体现其分割模型的有效性和实用性。
《曲波特征加权遥感图像统计分割原理与方法》以多尺度分析与统计建模相结合的高分辨率遥感图像分割方法理论与实践为主线,重点阐述贝叶斯框架下和能量框架下的特征加权分割模型、光谱特征分割模型和无权重特征分割模型以及各类分割模型的分割解,并对每类分割问题给出相应的高分辨率遥感图像分割实例,以体现其分割模型的有效性和实用性。
针对上述内容,《曲波特征加权遥感图像统计分割原理与方法》共5章,涉及高分辨率遥感图像分割问题、基础理论、关键技术和应用范例,具体的章节安排如下。章介绍了星载高分辨率遥感卫星的技术发展,论述了高分辨率遥感图像的特点及其分割问题,并根据高分辨率遥感图像的特征综述了目前高分辨率遥感图像的分割方法。第2章介绍了《曲波特征加权遥感图像统计分割原理与方法》涉及的基础理论知识,包括多尺度分析理论中的小波变换和曲波变换、特征选择中的过滤方法和封装方法、统计建模中的贝叶斯定理和能量函数等
王玉,博士,桂林理工大学讲师。主要研究方向为遥感数据处理理论与应用基础研究,包括空间统计学、随机几何、多尺度分析在遥感数据建模与分析方面的应用,地物目标几何以及特征提取。
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