| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 遥感影像车辆目标提取现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究方法与内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究技术路线 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 高分辨率遥感影像灰度化及图像增强方法 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 遥感图像灰度化 | 第15-16页 |
| 2.3 遥感图像增强方法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 直方图增强 | 第16-18页 |
| 2.3.2 灰度变换增强 | 第18-20页 |
| 2.3.3 噪声处理 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于形态学的遥感影像道路交通标志线去除 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 数学形态学基本理论 | 第23-27页 |
| 3.2.1 二值形态学基本运算 | 第24-26页 |
| 3.2.2 灰度形态学基本运算 | 第26-27页 |
| 3.3 灰度形态学结构元素设计 | 第27-28页 |
| 3.4 双边滤波参数设计 | 第28-30页 |
| 3.4.1 双边滤波器 | 第28-29页 |
| 3.4.2 双边滤波参数自适应取值 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于阈值分割的遥感影像车辆目标检测方法 | 第33-49页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 遥感影像车辆目标特征分析 | 第33-38页 |
| 4.2.1 光谱特征 | 第33-35页 |
| 4.2.2 空间分布特征 | 第35-37页 |
| 4.2.3 时相特征 | 第37-38页 |
| 4.3 最大类间方差法 | 第38-39页 |
| 4.4 车辆目标检测 | 第39-46页 |
| 4.4.1 基于最大类间方差法的车辆目标检测 | 第39-43页 |
| 4.4.2 基于最大类间方差改进的车辆目标检测方法 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-49页 |
| 第五章 基于支持向量机的遥感影像车辆目标检测方法 | 第49-69页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 遥感影像车辆目标HOG特征提取 | 第49-53页 |
| 5.3 支持向量机 | 第53-59页 |
| 5.3.1 支持向量机数学模型 | 第53-59页 |
| 5.3.2 核函数 | 第59页 |
| 5.4 车辆目标检测 | 第59-67页 |
| 5.4.1 车辆目标检测方法设计 | 第59-61页 |
| 5.4.2 支持向量机参数选择 | 第61-62页 |
| 5.4.3 车辆目标检测方法实现 | 第62-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间主要成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |