基于图模型和流形排序的人工地物检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 高分辨率卫星遥感技术发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 自动人工地物检测算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于对比度和对称性的初值区域检测 | 第16-30页 |
| 2.1 基于对比度的初值区域检测算法 | 第16-23页 |
| 2.1.1 对比度分割算法概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 最佳熵阈值分割算法 | 第18-20页 |
| 2.1.3 基于量子遗传算法的最佳熵阈值分割算法 | 第20-23页 |
| 2.2 基于对称性的初值区域检测算法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 对称性检测算法概述 | 第23-24页 |
| 2.2.2 多尺度图像过分割 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于遥感影像的对称性初值区域检测 | 第25-27页 |
| 2.3 先验融合 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 流形排序人工地物检测 | 第30-48页 |
| 3.1 流形排序算法 | 第30-32页 |
| 3.2 特征提取 | 第32-42页 |
| 3.2.1 色调特征 | 第32-36页 |
| 3.2.2 纹理特征 | 第36-40页 |
| 3.2.3 梯度主方向特征 | 第40-42页 |
| 3.3 构建图模型 | 第42-45页 |
| 3.3.1 SLIC超像素分割 | 第42-44页 |
| 3.3.2 构建基于多特征的图模型 | 第44-45页 |
| 3.4 两级人工地物检测模型 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 人工地物检测实验结果与分析 | 第48-60页 |
| 4.1 实验数据和评价指标 | 第48-50页 |
| 4.1.1 实验所用数据 | 第48页 |
| 4.1.2 算法评价指标 | 第48-50页 |
| 4.2 和现有算法的比较 | 第50-57页 |
| 4.3 对比度和对称性初值区域的有效性 | 第57页 |
| 4.4 利用多种特征构建图模型有效性 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 主要研究工作及结论 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
