面向对象的遥感影像变化检测技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·面向对象变化检测的概述 | 第11-14页 |
| ·面临的问题和挑战 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 面向对象的遥感影像处理基础 | 第16-31页 |
| ·基本概念 | 第16-17页 |
| ·影像对象 | 第16页 |
| ·尺度 | 第16-17页 |
| ·面向对象影像分析概述 | 第17页 |
| ·对象的描述及特性 | 第17-28页 |
| ·对象的表达方法 | 第17-18页 |
| ·对象自身特征 | 第18-26页 |
| ·对象间特征 | 第26-28页 |
| ·遥感影像分割概述 | 第28-30页 |
| ·基于边缘的分割 | 第28页 |
| ·基于区域的分割 | 第28-29页 |
| ·多尺度分割 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于地物空间结构的SIFT 遥感影像配准 | 第31-43页 |
| ·基本原理 | 第31-33页 |
| ·基于地物空间结构的SIFT 匹配方法 | 第33-38页 |
| ·尺度空间的生成 | 第33页 |
| ·极值点检测 | 第33-35页 |
| ·关键方向的确定 | 第35页 |
| ·提取特征描述符 | 第35-36页 |
| ·特征匹配 | 第36-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 遥感影像对象获取技术 | 第43-64页 |
| ·基于置信度的均值漂移多尺度分割 | 第43-48页 |
| ·Mean Shift 向量的基本形式 | 第43-46页 |
| ·Mean Shift 的方法原理 | 第46-47页 |
| ·Mean Shift 的步骤 | 第47-48页 |
| ·基于分形网络演化方法的分割 | 第48-52页 |
| ·异质性准则定义 | 第48-50页 |
| ·分形网络演化分割数据流程 | 第50-51页 |
| ·合并对象次序的确定 | 第51-52页 |
| ·基于改进分水岭算法的分割 | 第52-59页 |
| ·分水岭算法基本原理 | 第53页 |
| ·分水岭算法数学模型 | 第53-55页 |
| ·改进分水岭算法的实现 | 第55-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于对象特性的变化检测 | 第64-76页 |
| ·对象变化向量 | 第64页 |
| ·层间逻辑值构造方法 | 第64-65页 |
| ·变化向量模法 | 第64页 |
| ·X~2变换法 | 第64-65页 |
| ·基于最大类间方差的变化对象提取 | 第65-69页 |
| ·最大类间方差法（Otsu 法） | 第65-66页 |
| ·基于二维直方图的自适应阈值选取方法 | 第66-68页 |
| ·二维最大类间方差法的快速计算方法 | 第68-69页 |
| ·变化检测结果的表达 | 第69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-77页 |
| ·本文研究工作的总结 | 第76页 |
| ·对今后研究工作的展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第80-81页 |
| 一、个人简历 | 第80页 |
| 二、攻读硕士学位期间公开发表的学术论文情况 | 第80页 |
| 三、攻读硕士学位期间的科研情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
