| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·遥感影像耕地信息提取现状 | 第9-10页 |
| ·边缘检测方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容和章节安排 | 第11-13页 |
| ·论文的研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的章节安排 | 第12-13页 |
| 2 图像的传统边缘检测方法 | 第13-32页 |
| ·实验区概况与数据源 | 第13-14页 |
| ·实验区概况 | 第13-14页 |
| ·数据源 | 第14页 |
| ·卷积的原理 | 第14-15页 |
| ·基本理论 | 第14-15页 |
| ·边缘效应 | 第15页 |
| ·基于梯度的边缘检测算子 | 第15-24页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第16-19页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第19-22页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第22-24页 |
| ·二阶的微分边缘检测算子 | 第24-29页 |
| ·Laplace边缘检测算子 | 第24-26页 |
| ·LOG边缘检测算子 | 第26-29页 |
| ·基于数学形态学的边缘检测方法 | 第29-32页 |
| ·数学形态学原理 | 第29-30页 |
| ·灰度形态学原理 | 第30-31页 |
| ·形态学边缘检测 | 第31-32页 |
| 3 遥感影像的耕地边界提取 | 第32-46页 |
| ·图像边缘的构造方法 | 第32-33页 |
| ·图像边缘检测的基本理论 | 第33-34页 |
| ·图像的边缘 | 第33页 |
| ·边缘检测 | 第33-34页 |
| ·Canny边缘检测算法 | 第34-39页 |
| ·Canny边缘检测算法的基本原理 | 第34页 |
| ·Canny边缘检测算法的具体实现的步骤 | 第34-39页 |
| ·图像边缘检测的评价方法 | 第39-43页 |
| ·边缘检测的难点 | 第43-44页 |
| ·传统Canny算法的缺陷 | 第44-46页 |
| 4 基于形态学的最大二维信息嫡及Canny边缘检测图像分割算法 | 第46-53页 |
| ·图像最大二维信息熵 | 第46-49页 |
| ·单阈值信息嫡 | 第46-48页 |
| ·多阈值信息嫡 | 第48-49页 |
| ·一种改进的Canny边缘检测算子 | 第49-53页 |
| ·最大二维信息嫡边缘检测算法 | 第49-50页 |
| ·基于最大二维信息嫡及Canny边缘检测的图像分割算法 | 第50-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士期间参与的项目 | 第59页 |