建筑物轮廓提取和区域分类的研究

致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-10页
1 引言	第10-16页
·课题背景与研究意义	第10-12页
·建筑物提取的发展及现状	第12-14页
·应用DEMs提取建筑物轮廓的方法	第12页
·应用雷达数据进行建筑物的提取方法	第12-13页
·其他建筑物轮廓提取的方法	第13-14页
·图像分类识别的发展及现状	第14页
·论文主要研究工作	第14-15页
·论文结构	第15-16页
2 相关基础知识	第16-24页
·图像分割	第16-21页
·基于区域的图像分割方法	第16-18页
·基于边缘的图像分割方法	第18-20页
·边缘与区域相结合的图像分割方法	第20页
·基于特定理论的图像分割方法	第20-21页
·图像分类	第21-23页
·基于统计分析图像分类方法	第21页
·应用人工神经网络的图像分类方法	第21-22页
·基于多源数据融合的分类	第22-23页
·应用专家知识和地学知识的图像分类	第23页
·本章小结	第23-24页
3 基于区域先验的Snake模型方法	第24-46页
·基于区域先验的Snake模型方法的基本思想	第24-27页
·基于区域先验的Snake模型理论基础	第25-27页
·基于区域先验的Snake模型方法的实现	第27-32页
·基于区域先验的Snake模型——粗分割的实现	第27-30页
·基于区域先验的Snake模型——细分割的实现	第30-32页
·实验结果及分析	第32-45页
·本章小结	第45-46页
4 基于BP神经网络的建筑物区域分类方法	第46-60页
·基于BP神经网络的建筑物区域分类的基本思想	第46-54页
·封闭区域的表示——面积和周长	第47-49页
·封闭区域的表示——角点	第49-51页
·BP神经网络训练思想	第51-54页
·分类的实现	第54-55页
·结果及分析	第55-59页
·仿真图像实验结果及分析	第56-58页
·真实图像实验结果及分析	第58-59页
·本章小结	第59-60页
5 结论与展望	第60-62页
·结论	第60页
·展望	第60-62页
参考文献	第62-65页
作者简历	第65-67页
学位论文数据集	第67页