| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·城区提取的研究综述 | 第13-15页 |
| ·建筑物检测的研究综述 | 第15-19页 |
| ·本论文的主要工作 | 第19-21页 |
| ·本文的课题来源及章节安排 | 第21-23页 |
| 2 高分辨率遥感影像目标特征分析 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·目标的光谱特征分析 | 第23-24页 |
| ·目标的纹理特征分析 | 第24-26页 |
| ·目标的局部特征分析方法 | 第26-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于多特征融合的城区检测方法研究 | 第34-51页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·模式识别的核方法 | 第34-38页 |
| ·基于多核学习的特征融合方法 | 第38-41页 |
| ·基于多特征融合的城区检测方法 | 第41-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于多幅不同场景遥感影像的无监督的城区协同检测算法研究 | 第51-79页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·基于角点特征的候选城区区域提取 | 第52-61页 |
| ·城区区域协同检测算法 | 第61-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 5 基于视觉认知启发的城区建筑物分级提取算法研究 | 第79-96页 |
| ·引言 | 第79-81页 |
| ·基于邻域总变分的建筑物分割 | 第81-83页 |
| ·建筑物分级提取框架 | 第83-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 6 全文总结与研究工作展望 | 第96-100页 |
| ·研究内容总结 | 第96-97页 |
| ·本文创新之处说明 | 第97-98页 |
| ·论文进一步的研究方向 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-111页 |
| 附录1 作者在攻读博士学位期间科研成果 | 第111-113页 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第113-114页 |
| 附录3 作者在攻读博士学位期间参与的项目 | 第114页 |