标值点过程在道路提取中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文背景 | 第10页 |
| ·道路提取的研究现状 | 第10-14页 |
| ·半自动道路特征提取 | 第11-12页 |
| ·自动道路特征提取 | 第12-14页 |
| ·基于标值点过程的目标提取 | 第14页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 标值点过程 | 第16-32页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·从像素到对象 | 第16页 |
| ·统计方法 | 第16-17页 |
| ·标值点过程 | 第17-19页 |
| ·点过程 | 第17-19页 |
| ·标值点过程 | 第19页 |
| ·点过程模拟方法 | 第19-27页 |
| ·蒙特卡罗算法(MC) | 第20-21页 |
| ·马尔卡夫链蒙特卡罗算法(MCMC) | 第21-24页 |
| ·可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗算法(RJMCMC) | 第24-25页 |
| ·算法的收敛判断 | 第25-27页 |
| ·优化算法—模拟退火算法 | 第27-29页 |
| ·模拟退火算法步骤 | 第27-28页 |
| ·模拟退火算法的参数控制 | 第28-29页 |
| ·基于标值点过程的目标提取方法 | 第29-32页 |
| 第三章 基于线段模型的道路网络提取 | 第32-58页 |
| ·线段模型 | 第32页 |
| ·先验模型 | 第32-37页 |
| ·Candy模型 | 第32-35页 |
| ·Quality Candy模型 | 第35-37页 |
| ·数据模型 | 第37-39页 |
| ·RJMCMC的转移核 | 第39-45页 |
| ·均匀生灭 | 第39-41页 |
| ·简单移动 | 第41-43页 |
| ·基于邻域的生灭 | 第43页 |
| ·改进的简单移动 | 第43-44页 |
| ·基于数据预处理的生灭 | 第44-45页 |
| ·参数选择 | 第45-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-53页 |
| ·先验模型的模拟 | 第47-51页 |
| ·数据模型有效性验证 | 第51页 |
| ·道路提取结果及分析 | 第51-53页 |
| ·算法的改进 | 第53-57页 |
| ·改进方案 | 第53-55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于多线模型的道路网络提取 | 第58-73页 |
| ·多线模型 | 第58页 |
| ·先验模型 | 第58-61页 |
| ·数据模型 | 第61-62页 |
| ·转移核 | 第62-69页 |
| ·多线的生灭 | 第62-64页 |
| ·简单移动 | 第64页 |
| ·线段的增减 | 第64-65页 |
| ·线段的分裂与合并 | 第65-66页 |
| ·多线的分裂与合并 | 第66-69页 |
| ·算法的改进 | 第69-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 SAR图像水文网络分级提取算法 | 第73-85页 |
| ·水文网络的等级模型 | 第73页 |
| ·基于MRF的图像分割 | 第73-75页 |
| ·数据模型 | 第74页 |
| ·先验模型 | 第74-75页 |
| ·优化算法 | 第75页 |
| ·定义在对象邻域上的多线模型 | 第75-78页 |
| ·先验模型 | 第76-77页 |
| ·数据模型 | 第77-78页 |
| ·使用等级模型提取网络 | 第78-84页 |
| ·数据 | 第79页 |
| ·图像分割 | 第79页 |
| ·从像素到对象 | 第79-82页 |
| ·延伸支干 | 第82-83页 |
| ·产生新的分支 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 结束语 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
