超像素分割方法在高分辨率无人机影像信息提取中的应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 遥感影像分割 | 第16-28页 |
| 2.1 影像分割 | 第16-17页 |
| 2.2 常见的三类影像分割方法 | 第17-25页 |
| 2.2.1 基于边缘检测的分割方法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于区域的分割方法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于阈值的分割 | 第21-22页 |
| 2.2.4 三种算法比较 | 第22-25页 |
| 2.3 其他分割方法 | 第25-28页 |
| 第三章 超像素分割 | 第28-52页 |
| 3.1 超像素分割简介 | 第28-29页 |
| 3.2 分水岭分割实现原理及存在问题 | 第29-32页 |
| 3.2.1 实现原理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 存在的问题 | 第30-32页 |
| 3.3 数学形态学原理 | 第32-37页 |
| 3.3.1 二值形态学及其基本原理 | 第33-35页 |
| 3.3.2 灰度形态学及其基本运算 | 第35-37页 |
| 3.4 超像素分割算法流程 | 第37-52页 |
| 3.4.1 形态学混合开闭重构滤波 | 第37-43页 |
| 3.4.2 梯度提取 | 第43-45页 |
| 3.4.3 标记提取 | 第45-48页 |
| 3.4.4 区域合并 | 第48-52页 |
| 第四章算法应用实验 | 第52-72页 |
| 4.1 实验背景介绍 | 第52-53页 |
| 4.2 实验数据分析及预处理 | 第53-62页 |
| 4.2.1 数据分析 | 第53-55页 |
| 4.2.2 预处理 | 第55-62页 |
| 4.3 超像素分割算法实现 | 第62-72页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第62-63页 |
| 4.3.2 算法实现 | 第63-65页 |
| 4.3.3 成果分析 | 第65-72页 |
| 第五章 结论与展望 | 第72-76页 |
| 5.1 结论 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第84页 |
