遥感图像河流提取方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-10页
第1章绪论第10-15页
    1.1研究背景与研究意义第10-11页
    1.2国内外研究现状第11-13页
        1.2.1半自动河流提取第11-13页
        1.2.2自动河流提取第13页
    1.3本文研究内容第13-14页
    1.4本章小结第14-15页
第2章遥感图像河流提取的理论基础第15-29页
    2.1遥感图像河流的地物特征第15页
    2.2彩色遥感图像的灰度转换第15-17页
        2.2.1遥感图像与颜色第15-16页
        2.2.2RGB彩色模型第16页
        2.2.3彩色图像灰度转换第16-17页
    2.3遥感图像增强方法第17-19页
    2.4遥感图像分割方法第19-27页
        2.4.1图像分割定义第19-20页
        2.4.2阈值分割第20-23页
        2.4.3基于边缘的分割第23-26页
        2.4.4区域分割第26-27页
    2.5本章小结第27-29页
第3章遥感图像河流目标区域分割第29-40页
    3.1算法原理第29-31页
        3.1.1最大类间方差阈值分割第29-30页
        3.1.2比例分割第30-31页
    3.2算法描述第31-32页
        3.2.1遥感图像河流目标区域粗提取流程第31页
        3.2.2遥感图像河流目标区域粗提取实现步骤第31-32页
    3.3算法实验与结果分析第32-38页
        3.3.1实验数据与设置第32页
        3.3.2遥感图像预处理第32-34页
        3.3.3最大类间方差阈值分割第34-36页
        3.3.4以质心为中心点的比例分割第36-38页
    3.4本章小结第38-40页
第4章基于K-means聚类的区域生长的遥感图像河流提取第40-55页
    4.1区域生长法概述第40-41页
        4.1.1区域生长法原理第40-41页
        4.1.2区域生长法实现第41页
    4.2改进区域生长算法第41-43页
        4.2.1Prewitt边缘分割第41-43页
        4.2.2K-means中心点标定第43页
    4.3改进的区域生长算法实现第43-44页
        4.3.1算法提取流程第43-44页
        4.3.2改进算法实现步骤第44页
    4.4区域生长算法实验及结果分析第44-50页
        4.4.1实验数据及设置第44-45页
        4.4.2边缘分割第45页
        4.4.3形态学膨胀处理第45-47页
        4.4.4改进区域生长算法实现第47-49页
        4.4.5人工选取误差问题第49页
        4.4.6算法时间问题第49-50页
    4.5不同形态河流的提取问题第50-52页
        4.5.1多交叉河流提取第50页
        4.5.2部分堵塞河流提取第50-51页
        4.5.3分叉河流提取第51-52页
        4.5.4环绕河流提取第52页
    4.6本章小结第52-55页
第5章基于彩色HSV图像分割的彩色遥感图像河流提取第55-67页
    5.1彩色图像河流提取基础第55-57页
        5.1.1彩色模型第55-56页
        5.1.2HSV色度空间变换原理第56-57页
    5.2HSV彩色遥感图像河流提取实现第57-58页
        5.2.1算法提取流程第57页
        5.2.2算法实现步骤第57-58页
    5.3彩色图像河流提取实现与分析第58-62页
        5.3.1实验数据与设置第58页
        5.3.2HSV转换第58页
        5.3.3H、S分量点乘第58-59页
        5.3.4V阈值分割第59-60页
        5.3.5形状检测去除非河流区域第60-61页
        5.3.6V参数的选取第61-62页
    5.4提取算法比较第62-65页
        5.4.1区域生长算法河流提取第62页
        5.4.2基于K-means聚类的区域生长算法河流提取第62-63页
        5.4.3基于彩色RGB图像分割的河流提取第63-64页
        5.4.4基于彩色HSV图像分割的河流提取第64-65页
    5.5本章小结第65-67页
第6章总结与展望第67-70页
    6.1总结第67页
    6.2展望第67-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-77页
作者简介第77页
攻读硕士学位期间研究成果第77页

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