实景图像中地物对象的检测和提取
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·遥感技术的发展 | 第9页 |
| ·实景图像数据源分析 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·建筑物检测和提取的研究现状 | 第11-13页 |
| ·道路检测和提取的研究现状 | 第13-15页 |
| ·水域的检测和提取研究现状 | 第15-16页 |
| ·内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 实景图像中建筑物的检测和提取 | 第17-32页 |
| ·建筑物的分类 | 第17页 |
| ·建筑物的基本特征 | 第17-19页 |
| ·建筑物提取的方法研究 | 第19-27页 |
| ·算法流程图 | 第19页 |
| ·植被指数法 | 第19-22页 |
| ·建筑物潜在区提取 | 第22-24页 |
| ·阴影提取 | 第24-26页 |
| ·对象关系特征 | 第26-27页 |
| ·实验结果分析及性能评估 | 第27-30页 |
| ·建筑物提取算法性能评估方法 | 第27-28页 |
| ·建筑物提取实验结果分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 实景图像中道路的检测和提取 | 第32-47页 |
| ·道路的分类 | 第32-33页 |
| ·道路的基本特征 | 第33-36页 |
| ·不同目标区域的道路特征 | 第34-35页 |
| ·不同分辨率下的道路特征 | 第35-36页 |
| ·道路提取的方法研究 | 第36-42页 |
| ·算法流程图 | 第36-37页 |
| ·植被指数法 | 第37-38页 |
| ·双阈值OSTU算法 | 第38页 |
| ·局部灰度一致性算法 | 第38-39页 |
| ·图像融合 | 第39-40页 |
| ·形状指数验证 | 第40-41页 |
| ·数学形态学处理 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析及性能评估 | 第42-46页 |
| ·道路提取算法性能评估方法 | 第42-44页 |
| ·道路提取实验结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实景图像中水域的检测和提取 | 第47-55页 |
| ·水域的定义及分类 | 第47页 |
| ·水域的基本特征 | 第47页 |
| ·水域提取的方法研究 | 第47-50页 |
| ·算法流程图 | 第47-48页 |
| ·阈值邻域分割 | 第48-49页 |
| ·形状指数验证 | 第49页 |
| ·数学形态学处理 | 第49-50页 |
| ·水域提取实验结果分析 | 第50-54页 |
| ·水域提取算法性能评估方法 | 第50-51页 |
| ·水域提取实验结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
