面向GIS应用的图像道路提取算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容与创新点 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文主要创新点 | 第13-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关技术和算法介绍 | 第17-37页 |
| ·GIS的概念和功能 | 第17-19页 |
| ·GIS的两类重要图像源 | 第19-24页 |
| ·交通图的特点种类 | 第19-21页 |
| ·遥感图像的特点种类 | 第21-22页 |
| ·关于空间地形数据的数据结构特征 | 第22-24页 |
| ·两类图像道路提取的原理及技术 | 第24-30页 |
| ·原始数据分层次获取 | 第25页 |
| ·交通图道路提取的相关技术 | 第25-27页 |
| ·遥感图道路提取的相关技术 | 第27-30页 |
| ·图像处理相关算法介绍 | 第30-37页 |
| ·图像增强算法 | 第30-34页 |
| ·形态学算法 | 第34-35页 |
| ·细化算法 | 第35-36页 |
| ·跟踪算法 | 第36-37页 |
| 第3章 交通图道路提取算法 | 第37-57页 |
| ·交通图道路提取算法设计 | 第37-40页 |
| ·交通图特征分析 | 第37-38页 |
| ·交通图道路提取算法设计 | 第38-40页 |
| ·基于颜色距离的图像分割与归一化 | 第40-43页 |
| ·图像分割 | 第40-41页 |
| ·道路的初始聚类 | 第41页 |
| ·区域的初始聚类 | 第41-42页 |
| ·图像归一化 | 第42页 |
| ·实验结果 | 第42-43页 |
| ·基于外延复杂度的字符腐蚀 | 第43-48页 |
| ·字符噪音的存在形式 | 第43页 |
| ·字符外延复杂度特征 | 第43-46页 |
| ·外延复杂度算法的准则 | 第46-47页 |
| ·算法准确性说明 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·基于内外标记的对象跟踪识别 | 第48-52页 |
| ·跟踪算法的定义和改进 | 第49-50页 |
| ·改进跟踪算法的一次生长过程 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·测试结果分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 遥感图道路提取算法 | 第57-81页 |
| ·遥感图道路提取的算法设计 | 第57-65页 |
| ·遥感图道路特征分析 | 第57-58页 |
| ·遥感图像道路数学模型的建立 | 第58-63页 |
| ·遥感图像道路提取算法设计 | 第63-65页 |
| ·道路边缘种子点获取 | 第65-69页 |
| ·道路边缘点的判定原则 | 第65-66页 |
| ·道路边缘种子点的获取 | 第66-68页 |
| ·实验结果 | 第68-69页 |
| ·道路边缘线段的跟踪识别 | 第69-71页 |
| ·一次道路边缘跟踪过程 | 第69-70页 |
| ·实验结果 | 第70-71页 |
| ·道路跟踪修复 | 第71-75页 |
| ·异边修复算法 | 第71-73页 |
| ·同边修复算法 | 第73-74页 |
| ·两种修复方法适用情况 | 第74-75页 |
| ·测试结果分析 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第5章 总结和展望 | 第81-84页 |
| ·论文工作总结 | 第81-82页 |
| ·研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表论文 | 第88页 |
| 附录2 攻读硕士期间参加的课题和项目 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
