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彩色地图等高线的自动提取与补断研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-16页
   ·研究目的与意义第8-10页
   ·国内外研究现状第10-14页
     ·等高线提取算法研究第10-12页
     ·等高线补断算法研究第12-13页
     ·存在的问题与难点第13-14页
   ·主要研究内容第14-15页
   ·论文组织结构第15页
   ·本章小结第15-16页
2 基于 HSI 空间的 KFCM 和阈值分割融合方法第16-28页
   ·彩色地图等高线提取的难点第16-17页
   ·颜色空间的选择与转换第17-20页
     ·典型的色彩空间第17-19页
     ·色彩模型的选择与转化第19-20页
   ·地图等高线提取算法研究第20-22页
     ·双峰阈值分割算法第20-21页
     ·核模糊 C 均值聚类(KFCM)算法第21-22页
   ·本文融合分割方法第22-25页
     ·利用饱和度值和空间信息构造特征图像第23-24页
     ·采用 KFCM 聚类算法确定分割阈值第24-25页
   ·实验结果与分析第25-27页
   ·本章小结第27-28页
3 等高线细化与后处理第28-40页
   ·细化算法的基本定义第28-30页
   ·细化的经典算法第30-34页
     ·Hilditch 细化方法第30-31页
     ·Zhang-Suen 细化方法第31-32页
     ·基于索引表的细化方法第32-33页
     ·改进的索引表方法第33-34页
   ·等高线的后处理第34-35页
     ·噪声的去除第34页
     ·毛刺的去除第34-35页
   ·实验结果与分析第35-39页
     ·细化处理实验讨论第35-37页
     ·等高线后处理实验讨论第37-39页
   ·本章小结第39-40页
4 基于断点分类和方向差异的等高线分级补断方法第40-48页
   ·最小点对法及其改进算法第40页
   ·基于断点分类和方向差异的等高线分级补断方法第40-44页
     ·等高线断点分类第41页
     ·改进的断点方向差异计算方法第41-42页
     ·基于断点分类的分级补断算法流程第42-44页
   ·实验结果与分析第44-47页
     ·实验结果第44-46页
     ·分析与讨论第46-47页
   ·本章小结第47-48页
5 等高线的矢量化研究第48-57页
   ·栅格图像矢量化常用技术第48-49页
     ·基于细化型的矢量技术第48-49页
     ·基于非细化型的矢量技术第49页
   ·等高线矢量化算法第49-53页
     ·曲线自动跟踪算法第50-51页
     ·Douglas-Peucker 数据压缩第51-52页
     ·曲线拟合光滑处理第52-53页
   ·实验结果与分析第53-56页
   ·本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-60页
   ·研究工作总结第57-58页
   ·研究展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
在校期间的科研成果第65页

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