| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第13-17页 |
| 1.3 选题依据和研究内容 | 第17-19页 |
| 1.4 本文组织安排 | 第19-21页 |
| 第二章 人眼视觉感知理论与模型 | 第21-35页 |
| 2.1 人眼视觉感知特点 | 第21-27页 |
| 2.1.1 视网膜视觉感知特点 | 第21-23页 |
| 2.1.2 大脑视皮层的视觉感知特点 | 第23-25页 |
| 2.1.3 高层神经特点 | 第25-27页 |
| 2.2 模拟视觉感知的格式塔形状分析方法 | 第27-35页 |
| 2.2.1 基础形状认知参数 | 第27-28页 |
| 2.2.2 格式塔形状认知模型 | 第28-35页 |
| 第三章 模拟人眼视觉感知的高分辨率遥感影像分割 | 第35-85页 |
| 3.1 影像分割 | 第35-37页 |
| 3.2 基于视觉感知的高分辨率遥感影像分割 | 第37-45页 |
| 3.2.1 MRF影像分割模型 | 第38页 |
| 3.2.2 模拟人眼视觉的MRF高分辨率遥感影像分割模型 | 第38-42页 |
| 3.2.3 参数分析 | 第42-45页 |
| 3.3 参数取值测试 | 第45-77页 |
| 3.3.1 测试结果与分析 | 第45-76页 |
| 3.3.2 参数取值规律总结 | 第76-77页 |
| 3.4 高分辨率遥感影像分割实验 | 第77-84页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第77页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第77-83页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第83-84页 |
| 3.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第四章 基于格式塔形状分析的道路提取 | 第85-130页 |
| 4.1 道路提取 | 第85-87页 |
| 4.2 基于线性形状分离的道路提取 | 第87-92页 |
| 4.2.1 影像预处理 | 第88-89页 |
| 4.2.2 基于格式塔形状分离的道路提取 | 第89-92页 |
| 4.3 道路提取参数测试与分析 | 第92-124页 |
| 4.3.1 测试结果与分析 | 第92-123页 |
| 4.3.2 参数取值规律总结 | 第123-124页 |
| 4.4 道路提取实验 | 第124-128页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第124-125页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第125-128页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第128页 |
| 4.5 本章小结 | 第128-130页 |
| 第五章 基于视觉感知的建筑物形状识别 | 第130-150页 |
| 5.1 建筑物提取与深度认知 | 第131-132页 |
| 5.2 建筑物的形状分析 | 第132-137页 |
| 5.2.1 传统形状分析 | 第132-134页 |
| 5.2.2 多参数的形状认知 | 第134-137页 |
| 5.3 形状参数性能测试 | 第137-144页 |
| 5.3.1 测试结果与分析 | 第137-143页 |
| 5.3.3 参数性能总结 | 第143-144页 |
| 5.4 基于视觉的建筑物形状提取实验 | 第144-149页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第144-145页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第145-148页 |
| 5.4.3 结果分析 | 第148-149页 |
| 5.5 本章小结 | 第149-150页 |
| 第六章 总结 | 第150-152页 |
| 6.1 创新性说明与总结 | 第150-151页 |
| 6.2 展望 | 第151-152页 |
| 中外文参考文献 | 第152-163页 |
| 攻博期间的科研成果目录 | 第163-164页 |
| 致谢 | 第164页 |