高分辨率遥感影像中道路提取方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·遥感影像道路网络提取国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·半自动道路特征提取 | 第10-11页 |
| ·自动道路提取方法 | 第11-13页 |
| ·道路提取的基本理论 | 第13-14页 |
| ·道路的基本特征 | 第13页 |
| ·道路提取的基本过程 | 第13-14页 |
| ·数学形态学的发展及其在道路提取中的应用现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要研究内容及创新点 | 第16-17页 |
| 2 数学形态学基础理论 | 第17-28页 |
| ·二值数学形态学基本运算 | 第17-22页 |
| ·二值形态学腐蚀和膨胀 | 第18-19页 |
| ·二值形态学的开闭运算 | 第19-21页 |
| ·击中击不中变换 | 第21页 |
| ·细化 | 第21-22页 |
| ·灰度形态学基本运算 | 第22-24页 |
| ·灰度形态学的腐蚀和膨胀 | 第22-23页 |
| ·灰度形态学开、闭运算 | 第23-24页 |
| ·结构元素 | 第24-27页 |
| ·结构元素的种类 | 第25页 |
| ·结构元素的选取 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 高分辨率遥感影像道路网络提取分析 | 第28-38页 |
| ·遥感影像道路提取中的基础问题分析 | 第28-30页 |
| ·影像空间分辨率的多尺度性 | 第28页 |
| ·遥感影像数据的多样性和复杂性 | 第28-29页 |
| ·噪声的复杂性 | 第29页 |
| ·道路信息的不连续性 | 第29-30页 |
| ·数学形态学在遥感影像道路提取中的可行性分析 | 第30-31页 |
| ·预处理与形态滤波器 | 第30页 |
| ·影像分割 | 第30页 |
| ·颗粒分析 | 第30页 |
| ·形态细化 | 第30-31页 |
| ·高分辨率遥感影像特征分析及提取 | 第31-37页 |
| ·遥感影像特征分析 | 第31页 |
| ·高分辨率遥感影像光谱特征提取 | 第31-32页 |
| ·高分辨率遥感影像纹理特征提取 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于模板匹配的高分辨率遥感影像道路提取 | 第38-48页 |
| ·高分辨率遥感影像道路的特征分析 | 第38-39页 |
| ·基于像素模板匹配的遥感图像半自动道路提取 | 第39-47页 |
| ·图像预处理 | 第39-40页 |
| ·选取初始种子点 | 第40-41页 |
| ·获取道路宽度 | 第41-42页 |
| ·角度纹理特征提取 | 第42-43页 |
| ·像素匹配计算 | 第43-46页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于多特征的高分辨率遥感影像道路提取研究 | 第48-65页 |
| ·高分辨率遥感影像预处理 | 第49-52页 |
| ·遥感影像增强处理 | 第49-50页 |
| ·遥感影像平滑处理 | 第50-51页 |
| ·遥感影像灰度处理 | 第51-52页 |
| ·多特征道路分割算法描述 | 第52-56页 |
| ·纹理特征的选择 | 第52-53页 |
| ·纹理特征的描述 | 第53-54页 |
| ·光谱特征的描述 | 第54页 |
| ·道路多特征聚类算法描述 | 第54-56页 |
| ·遥感影像道路分割 | 第56-59页 |
| ·基于光谱特征的聚类分割 | 第58页 |
| ·基于纹理特征的聚类分割 | 第58-59页 |
| ·基于综合纹理和光谱特征的图像聚类分割 | 第59页 |
| ·基于综合特征道路分割后的形态学提取 | 第59-62页 |
| ·地物目标的分离 | 第60页 |
| ·图像非道路图斑的去除 | 第60-61页 |
| ·道路信息的完善和细化 | 第61-62页 |
| ·实验结果评价 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 附录：攻读学位期间发表的学术论文 | 第74页 |
