稀疏表示及模糊支持向量機在衛星雲圖處理中的套用

內容介紹

《稀疏表示及模糊支持向量機理論在衛星雲圖處理中的套用》從衛星雲圖處理的研究現狀出發，運用現代信息技術與大氣科學交叉互補的研究思路，介紹了稀疏表示和模糊支持向量機理論及其在衛星雲圖處理中的若干套用。書中採用不確定性理論及機器學習法，開展了衛星雲圖降噪、多通道雲圖融合、衛星雲圖超解析度、雲類識別、雲圖檢索等方面的研究，以期提高氣象業務服務水平，並拓展稀疏表示理論及FSVM的實際套用價值。《稀疏表示及模糊支持向量機理論在衛星雲圖處理中的套用》每章都給出了相應的實驗方法和實驗結果，希望能給讀者帶來多的參考價值。

《稀疏表示及模糊支持向量機理論在衛星雲圖處理中的套用》可作為從事信號與信息處理、圖像處理、模式識別、遙感信息處理、大氣科學等方面研究工作的科技人員的參考資料。

圖書目錄

第1章緒論1

1.1引言1

1.2衛星雲圖處理的研究現狀2

1.3靜止氣象衛星及其衛星雲圖5

1.3.1靜止氣象衛星5

1.3.2衛星雲圖相關知識6

1.4衛星雲圖處理的理論準備：稀疏表示及模糊支持向量機理論8

1.4.1稀疏表示理論8

1.4.2支持向量機相關理論14

1.5本章小結24

參考文獻25

第2章衛星雲圖預處理28

2.1基於稀疏表示的衛星雲圖降噪算法28

2.1.1衛星雲圖稀疏降噪模型29

2.1.2適用於雲圖降噪的過完備字典D的構造30

2.1.3算法步驟31

2.1.4實驗結果與分析32

2.2聯合塊匹配與稀疏表示的衛星雲圖修復33

2.2.1基於塊匹配的圖像修復35

2.2.2雲圖稀疏修復模型的建立37

2.2.3算法步驟39

2.2.4實驗結果及討論39

2.3抗混疊輪廓波域採用壓縮感知的雲圖融合方法43

2.3.1AFCT的構造44

2.3.2壓縮感知(CS)理論46

2.3.3結合AFCT及CS的氣象雲圖融合實現47

2.3.4實驗結果及分析49

2.4基於過完備字典稀疏表示的雲圖超解析度52

2.4.1算法基本原理53

2.4.2過完備字典對的聯合訓練53

2.4.3基於稀疏表示的雲圖超解析度實現55

2.4.4實驗結果與分析56

2.5本章小結58

參考文獻59

第3章衛星雲圖壓縮感知62

3.1引言62

3.2適合雲圖稀疏表示的Tetrolet變換63

3.3雲圖的時空相關性及壓縮感知66

3.3.1雲圖的時空相關性66

3.3.2基於時空相關性的雲圖壓縮感知67

稀疏表示及模糊支持向量機在衛星雲圖處理中的套用

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