| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 本文的选题背景 | 第7页 |
| 1.2 本文的研究目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.3 研究现状分析 | 第8-12页 |
| 1.3.1 形态学遥感图像分析方法的发展现状 | 第8-10页 |
| 1.3.2 建筑物提取技术的发展现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第12页 |
| 1.5 本文的各章节安排 | 第12-14页 |
| 2 基于形态学特征的多尺度多方向的建筑物检测方法 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 形态学特征 | 第14-17页 |
| 2.2.1 数学形态学的定义和分类 | 第14-16页 |
| 2.2.2 形态学特征 | 第16-17页 |
| 2.3 建筑物形态指数(Morphological Building Index,MBI) | 第17-20页 |
| 2.3.1 建筑物指数 | 第17页 |
| 2.3.2 建筑物形态学指数 | 第17-20页 |
| 2.4 MBI算法验证和实验分析 | 第20-27页 |
| 2.4.1 MBI算法效果验证 | 第20-24页 |
| 2.4.2 MBI算法的参数分析 | 第24-25页 |
| 2.4.3 MBI算法的不足之处 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于区域与边缘信息的建筑物提取方法 | 第28-45页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于图表示的图像分割算法(Graph-Based Image Segmentation) | 第28-32页 |
| 3.2.1 基于图表示的图像分割算法相关理论 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于图表示的图像分割算法相关概念定义 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于图表示的图像分割算法流程 | 第30-31页 |
| 3.2.4 基于图表示的图像分割算法实验效果 | 第31-32页 |
| 3.3 提取建筑区域的边缘特征 | 第32-34页 |
| 3.3.1 边缘提取算子 | 第32-33页 |
| 3.3.2 边缘检测的实验效果 | 第33-34页 |
| 3.4 建筑区域的直线检测 | 第34-38页 |
| 3.4.1 霍夫变换检测直线 | 第34-35页 |
| 3.4.2 基于梯度相位的直线检测方法 | 第35-36页 |
| 3.4.3 直线合并 | 第36-38页 |
| 3.5 基于区域边缘特征的建筑物提取 | 第38-40页 |
| 3.5.1 矩形结构元的提取 | 第38-40页 |
| 3.5.2 建筑物的提取 | 第40页 |
| 3.6 结合区域边缘信息和MBI算法提取建筑物 | 第40-44页 |
| 3.6.1 改进的MBI算法 | 第40-41页 |
| 3.6.2 结合区域边缘信息和MBI算法提取建筑物 | 第41-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 结合建筑物阴影的MBI建筑物检测方法 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 结合建筑物阴影的MBI建筑物检测方法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 检测建筑物阴影 | 第46-47页 |
| 4.2.2 确定建筑物阴影方向和阴影距离 | 第47-49页 |
| 4.3 实验效果和实验分析 | 第49-52页 |
| 4.4 改进的结合阴影特征的MBI算法 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62页 |
