| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 遥感图像分割方法概述 | 第18-26页 |
| ·遥感图像分割 | 第18页 |
| ·常用的遥感图像分割方法 | 第18-22页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第18-19页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第19页 |
| ·基于马尔科夫随机场的分割方法 | 第19-20页 |
| ·基于形态学的分割方法 | 第20-21页 |
| ·其他分割方法 | 第21-22页 |
| ·高分辨率遥感图像分割的难点 | 第22-23页 |
| ·图像分割评价标准 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于 LBP 的遥感图像纹理信息提取 | 第26-55页 |
| ·遥感图像特征描述 | 第26-29页 |
| ·基本的 LBP 算子及其改进 | 第29-37页 |
| ·基本的 LBP 算子 | 第29-30页 |
| ·多尺度 LBP 算子 | 第30-32页 |
| ·旋转不变 LBP 算子 | 第32-33页 |
| ·旋转不变一致模式 LBP 算子 | 第33-35页 |
| ·改进的旋转不变一致模式 LBP 算子 | 第35-37页 |
| ·高分辨率遥感图像不同区域的特征 | 第37-43页 |
| ·不同特征描述方法性能的比较与分析 | 第43-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于统计区域合并和 LBP 的遥感图像分割算法 | 第55-69页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·统计区域合并方法 | 第55-59页 |
| ·合并准则 | 第55-57页 |
| ·合并流程 | 第57-59页 |
| ·ENVI5.0 的分割方法 | 第59-60页 |
| ·基于纹理信息的合并准则 | 第60-61页 |
| ·K-L 距离 | 第60-61页 |
| ·Bhattacharyya 距离 | 第61页 |
| ·算法设计 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·主要研究工作与成果 | 第69-70页 |
| ·存在的问题与展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |