面向目标识别的图像特征融合提取技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 第二章 图像理解与信息融合技术概述 | 第11-27页 |
| ·图像理解概述 | 第11-16页 |
| ·图像理解的基本概念 | 第11-12页 |
| ·图像理解的研究内容和现状 | 第12-16页 |
| ·信息融合技术概述 | 第16-19页 |
| ·信息融合技术的基本概念 | 第16-17页 |
| ·信息融合技术的研究内容和现状 | 第17-19页 |
| ·图像理解中面向识别的信息融合的方法 | 第19-23页 |
| ·图像理解采用信息融合技术的必要性 | 第19-20页 |
| ·图像信息融合技术的内容和分类 | 第20-23页 |
| ·图像特征的融合提取的概念 | 第23-26页 |
| ·图像特征的概念 | 第23-25页 |
| ·图像特征融合提取方法的意义、研究内容 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于多图像特征的融合方法研究 | 第27-55页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·区域分割问题的讨论 | 第28-35页 |
| ·区域分割的基本概念 | 第28-31页 |
| ·已有的区域分割算法回顾 | 第31-32页 |
| ·影响区域分割的因素的分析 | 第32-35页 |
| ·组合灰度和几何特性的图像分割方法 | 第35-46页 |
| ·算法概述 | 第35-36页 |
| ·算法说明 | 第36-40页 |
| ·实验结果和讨论 | 第40-46页 |
| ·组合线段和区域的区域合并方法 | 第46-53页 |
| ·算法概述 | 第46-48页 |
| ·算法说明 | 第48-50页 |
| ·实验结果和讨论 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第四章 多图像符号征融合提取方法研究 | 第55-88页 |
| ·概述 | 第55-59页 |
| ·多图像符号特征融合的概念 | 第59-61页 |
| ·多图像符号融合的意义 | 第59页 |
| ·多图像符号融合途径和现状 | 第59-60页 |
| ·多图像符号融合所面临的问题 | 第60-61页 |
| ·多图像线特征融合方法 | 第61-79页 |
| ·线段特征的概念 | 第61-62页 |
| ·线段的关联 | 第62-65页 |
| ·线段融合运算的数学定义 | 第65-71页 |
| ·实验结果 | 第71-79页 |
| ·多图像平行线段的融合提取方法 | 第79-81页 |
| ·多图像平行线段的概念分析 | 第79-80页 |
| ·多图像平行线段融合方法 | 第80-81页 |
| ·融合多波段遥感图像提取道路网的方法 | 第81-87页 |
| ·道路识别问题概述 | 第81-82页 |
| ·算法说明 | 第82-85页 |
| ·实验结果 | 第85-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第五章 距离-灰度图像融合分割方法研究 | 第88-109页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·距离图像和灰度图像的融合方法分析 | 第89-95页 |
| ·两种图像特性分析 | 第89-92页 |
| ·当前距离-灰度图像融合处理的内容和方法 | 第92-94页 |
| ·基于物理模型的区域融合分割问题分析 | 第94-95页 |
| ·基于物理模型融合距离、灰度图像的区域分割算法 | 第95-108页 |
| ·算法概述 | 第95-96页 |
| ·基于物理模型的初始分割 | 第96-98页 |
| ·组合多种图像区域特性的区域合并 | 第98-101页 |
| ·利用直线的碎片区域处理 | 第101-103页 |
| ·算法性能评价方法 | 第103-104页 |
| ·实验结果 | 第104-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 第六章 结束语 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-117页 |
| 附录 | 第117页 |
