| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基于遥感影像的水边线提取技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于遥感影像的防波堤和码头提取技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于遥感影像的舰船检测技术 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 四叉树和多种活动轮廓模型相结合的遥感影像水边线提取 | 第17-32页 |
| 2.1 基于四叉树的海陆影像分割 | 第18页 |
| 2.2 CV模型、LBF模型和GAC模型 | 第18-21页 |
| 2.3 基于四叉树和多种活动轮廓模型的水边线提取 | 第21-23页 |
| 2.4 四叉树和多种活动轮廓模型的水边线提取流程 | 第23-24页 |
| 2.5 实验与分析 | 第24-31页 |
| 2.5.1 标准边缘模拟影像实验 | 第25-26页 |
| 2.5.2 QuickBird影像实验 | 第26-28页 |
| 2.5.3 天绘一号卫星影像实验 | 第28-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 高分辨率遥感影像防波堤和码头提取 | 第32-52页 |
| 3.1 影像特征分析 | 第32-34页 |
| 3.1.1 防波堤影像特征分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 码头影像特征分析 | 第33-34页 |
| 3.2 基于水边线的遥感影像防波堤提取方法 | 第34-36页 |
| 3.2.1 海陆分割 | 第34页 |
| 3.2.2 防波堤提取原理 | 第34-36页 |
| 3.2.3 防波堤提取流程 | 第36页 |
| 3.3 基于多种特征的遥感影像突堤式码头提取方法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 基于几何特征获取码头轮廓 | 第36-37页 |
| 3.3.2 码头轮廓优化 | 第37-38页 |
| 3.3.3 基于多种特征的突堤式码头提取流程 | 第38-39页 |
| 3.4 基于结构特征的海岸码头提取方法 | 第39-42页 |
| 3.4.1 海岸码头结构特征分析 | 第39-40页 |
| 3.4.2 基于结构特征的海岸码头分割基本原理 | 第40-42页 |
| 3.5 实验与分析 | 第42-51页 |
| 3.5.1 基于水边线的遥感影像防波堤提取实验 | 第42-45页 |
| 3.5.2 基于多种特征的遥感影像突堤式码头提取实验 | 第45-47页 |
| 3.5.3 基于结构特征的海岸码头提取实验 | 第47-50页 |
| 3.5.4 两种码头提取方法对比分析 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 高分辨率遥感影像舰船检测 | 第52-74页 |
| 4.1 舰船特征分析 | 第52-53页 |
| 4.2 离岸舰船检测 | 第53-54页 |
| 4.2.1 目标候选区域提取 | 第53-54页 |
| 4.2.2 虚警剔除 | 第54页 |
| 4.3 靠岸舰船检测 | 第54-61页 |
| 4.3.1 船头检测 | 第54-56页 |
| 4.3.2 舰船方向计算 | 第56-60页 |
| 4.3.3 船身检测 | 第60-61页 |
| 4.3.4 靠岸舰船检测流程 | 第61页 |
| 4.4 海岸线矢量数据与水边线数据结合提取靠岸舰船 | 第61-62页 |
| 4.4.1 海岸线及水边线内涵 | 第61-62页 |
| 4.4.2 舰船提取 | 第62页 |
| 4.5 基于eCognition规则集的舰船提取 | 第62-64页 |
| 4.5.1 eCognition软件介绍 | 第62-63页 |
| 4.5.2 eCognition提取舰船 | 第63-64页 |
| 4.6 实验与分析 | 第64-72页 |
| 4.6.1 离岸舰船检测实验 | 第65-66页 |
| 4.6.2 靠岸舰船检测实验 | 第66-70页 |
| 4.6.3 海岸线矢量数据与水边线数据结合提取实验 | 第70-71页 |
| 4.6.4 基于eCognition规则集的舰船提取实验 | 第71-72页 |
| 4.7 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第74-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 作者简历 | 第83页 |
