| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-17页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·遥感技术的发展 | 第8-10页 |
| ·图像分割技术对遥感影像信息提取的重要性 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及其发展趋势 | 第10-14页 |
| ·高分辨率遥感影像上道路分割研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要研究方法与应用 | 第12-13页 |
| ·遥感图像分割技术的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容及目标 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究目标及技术路线 | 第14-15页 |
| ·章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于数学形态学的QUICKBIRD影像分割 | 第17-33页 |
| ·数学形态学应用的理论基础 | 第17-19页 |
| ·数学形态学定义 | 第17页 |
| ·数学形态学的产生与发展过程 | 第17-18页 |
| ·数学形态学在遥感影像分割中的应用 | 第18-19页 |
| ·形态学的基本运算 | 第19-24页 |
| ·膨胀 | 第19-20页 |
| ·腐蚀 | 第20-22页 |
| ·开运算 | 第22-23页 |
| ·闭运算 | 第23-24页 |
| ·改进形态学算法 | 第24-28页 |
| ·受控膨胀、受控腐蚀变换 | 第25-26页 |
| ·受控膨胀与受控腐蚀之间的关系 | 第26-27页 |
| ·扩展受控膨胀、反扩展受控腐蚀 | 第27页 |
| ·受控闭、开变换 | 第27-28页 |
| ·基于形态学算法的道路自动分割试验 | 第28-32页 |
| ·数据的预处理 | 第28-30页 |
| ·灰度形态运算及影像分割 | 第30-32页 |
| ·分割结果评价 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于纹理特征的QUICKBIRD影像的道路分割 | 第33-40页 |
| ·马尔可夫随机场模型相关理论 | 第33-35页 |
| ·邻域系统和子团 | 第33-34页 |
| ·马尔可夫随机场（MRF）定义 | 第34-35页 |
| ·吉布斯随机场（GRF） | 第35页 |
| ·结合马尔可夫随机场模型的道路分割试验 | 第35-38页 |
| ·遥感影像道路的纹理特征分析 | 第36页 |
| ·基于纹理特征的QuickBird 影像道路分割试验 | 第36-38页 |
| ·分割结果评价 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于QUICKBIRD影像的道路信息自动提取 | 第40-52页 |
| ·程序的实现 | 第40-43页 |
| ·MATLAB 和VC | 第40-41页 |
| ·MATLAB 和VC++ 混合编程 | 第41-43页 |
| ·基于形态学分割后道路信息的自动提取 | 第43-47页 |
| ·基于数学形态学的道路分割结果细化处理 | 第44-45页 |
| ·道路信息的自动提取 | 第45-47页 |
| ·基于纹理特征道路分割后道路信息的自动提取 | 第47-49页 |
| ·实验结果评价 | 第49-51页 |
| ·视觉分析 | 第49页 |
| ·定量分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在读期间公开发表论文及著作情况 | 第57-58页 |
| 后记 | 第58页 |
