基于颜色和纹理特征的道路网络自动提取技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·遥感图像及道路网络特性 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·国外研究现状 | 第15-19页 |
| ·国内研究现状 | 第19-20页 |
| ·研究的内容和目标 | 第20-22页 |
| ·论文的体系结构 | 第22-23页 |
| 第二章 原始图像及其前期处理 | 第23-30页 |
| ·一些前提和假设 | 第23-24页 |
| ·原始遥感图像校正 | 第24-25页 |
| ·引入道路样本 | 第25页 |
| ·中值滤波 | 第25-28页 |
| ·栅格化 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 道路点自动获取 | 第30-40页 |
| ·概述 | 第30-31页 |
| ·自适应方向滤波 | 第31-34页 |
| ·基于Hough变换的道路边缘检测 | 第34-37页 |
| ·提取子图中道路中心点 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 单一像素判断 | 第40-57页 |
| ·基于颜色和纹理特征分割的概述 | 第40-43页 |
| ·基于统计分析 | 第41-42页 |
| ·基于模型分析 | 第42-43页 |
| ·RGB和HSV颜色模型 | 第43-46页 |
| ·颜色与纹理统计 | 第46-51页 |
| ·第一次统计 | 第47-48页 |
| ·第二次统计 | 第48页 |
| ·第三次统计 | 第48-51页 |
| ·数据融合 | 第51-55页 |
| ·证据理论 | 第52-53页 |
| ·数据规格化 | 第53-54页 |
| ·数据融合 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 道路网络的搜索与优化处理 | 第57-67页 |
| ·渐增式道路扩展 | 第57-62页 |
| ·边界跟踪算法 | 第57-59页 |
| ·渐增式道路扩展算法 | 第59-62页 |
| ·道路网络搜索流程 | 第62页 |
| ·后期优化处理 | 第62-66页 |
| ·二值图像形态学 | 第63-65页 |
| ·道路网络搜索结果优化 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 系统实现与比较 | 第67-74页 |
| ·系统功能 | 第67-68页 |
| ·系统实现 | 第68-71页 |
| ·开发软件环境 | 第69页 |
| ·硬件环境 | 第69页 |
| ·实验结果 | 第69-71页 |
| ·评价和比较 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 结束语 | 第74-76页 |
| ·本文主要的研究工作和创新点 | 第74-75页 |
| ·对将来工作的展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |
