| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 依托项目 | 第14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第15-16页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 自动化提取方法研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.2 半自动化提取方法研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 高分辨率遥感图像道路基本特征描述 | 第20-21页 |
| 1.5 论文主要内容和具体章节安排 | 第21-22页 |
| 1.6 小结 | 第22-24页 |
| 第二章 数学形态学理论主要内容介绍 | 第24-40页 |
| 2.1 概述 | 第24页 |
| 2.2 二值形态学理论 | 第24-31页 |
| 2.2.1 二值形态学腐蚀运算 | 第24-26页 |
| 2.2.2 二值形态学膨胀运算 | 第26-27页 |
| 2.2.3 二值形态学腐蚀运算和膨胀运算的性质 | 第27-28页 |
| 2.2.4 二值形态学开运算 | 第28-29页 |
| 2.2.5 二值形态学闭运算 | 第29-31页 |
| 2.2.6 二值形态学开、闭运算的性质 | 第31页 |
| 2.3 灰度形态学理论 | 第31-39页 |
| 2.3.1 灰度形态学的结构元素 | 第31-32页 |
| 2.3.2 灰度形态学腐蚀运算 | 第32-33页 |
| 2.3.3 灰度形态学膨胀运算 | 第33-35页 |
| 2.3.4 灰度形态学腐蚀膨胀运算主要性质 | 第35-36页 |
| 2.3.5 灰度形态学开运算 | 第36-37页 |
| 2.3.6 灰度形态学闭运算 | 第37-38页 |
| 2.3.7 灰度形态学开、闭运算的性质 | 第38-39页 |
| 2.4 小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于数学形态学的高分辨率遥感图像道路提取方法 | 第40-62页 |
| 3.1 高分辨率遥感图像的多元性和复杂性 | 第40-43页 |
| 3.1.1 遥感图像空间分辨率的多尺度性 | 第41-42页 |
| 3.1.2 遥感图像中道路的多样性 | 第42页 |
| 3.1.3 图像信息中噪声的复杂程度 | 第42-43页 |
| 3.2 基于数学形态学的高分辨率遥感图像道路提取的具体流程 | 第43-52页 |
| 3.2.1 输入图像转换为灰度图像 | 第43-44页 |
| 3.2.2 遥感图像增强处理 | 第44-46页 |
| 3.2.3 道路空洞填补(去噪声) | 第46页 |
| 3.2.4 尺度较大的干扰信息识别 | 第46-47页 |
| 3.2.5 依据道路延伸方向对图像进行分割处理 | 第47-50页 |
| 3.2.6 图像进一步去噪处理 | 第50-52页 |
| 3.2.7 图像细化处理 | 第52页 |
| 3.3 基于数学形态学的高分辨率遥感图像道路提取流程图 | 第52-54页 |
| 3.4 对道路提取方法的进一步验证 | 第54-61页 |
| 3.5 小结 | 第61-62页 |
| 第四章 并行计算相关理论应用研究 | 第62-78页 |
| 4.1 并行计算机 | 第62-64页 |
| 4.1.1 并行计算机分类 | 第62-63页 |
| 4.1.2 集群系统介绍 | 第63-64页 |
| 4.2 并行算法设计 | 第64-68页 |
| 4.2.1 并行计算模型 | 第64-66页 |
| 4.2.2 基于集群系统的并行算法设计 | 第66-68页 |
| 4.3 并行算法性能评价指标 | 第68-71页 |
| 4.3.1 通过并行加速比和效率进行评价 | 第68-69页 |
| 4.3.2 Amdahl定律 | 第69页 |
| 4.3.3 Gustafon-Barsi s定律 | 第69-70页 |
| 4.3.4 Karp-Flatt定律 | 第70页 |
| 4.3.5 对性能评价标准的结论 | 第70-71页 |
| 4.4 并行程序编程 | 第71-77页 |
| 4.4.1 MPI简介 | 第71-73页 |
| 4.4.2 OPENMP简介 | 第73-74页 |
| 4.4.3 MPI+OPENMP混合编程 | 第74-77页 |
| 4.5 小结 | 第77-78页 |
| 第五章 道路提取并行化方法的具体实现以及实验验证 | 第78-96页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 应用并行计算进行遥感图像处理的可行性分析 | 第78-79页 |
| 5.2.1 数字图像本身的并行特点 | 第78-79页 |
| 5.2.2 遥感图像处理算法的并行性分析 | 第79页 |
| 5.3 数字图像处理的并行模式 | 第79-81页 |
| 5.3.1 流水线并行模式 | 第80页 |
| 5.3.2 功能并行模式 | 第80-81页 |
| 5.3.3 数据并行模式 | 第81页 |
| 5.4 并行图像处理涉及到的几个问题 | 第81-83页 |
| 5.5 遥感图像划分方法的讨论 | 第83-86页 |
| 5.5.1 图像处理对象的分类 | 第83页 |
| 5.5.2 图像的划分方式 | 第83-86页 |
| 5.6 基于数学形态学高分辨率遥感图像道路提取方法并行实现 | 第86-91页 |
| 5.6.1 对数学形态学算法的分析 | 第86-87页 |
| 5.6.2 基于MPI编程模式的并行实现 | 第87-88页 |
| 5.6.3 基于MPI+OPENMP编程模式的并行实现 | 第88-89页 |
| 5.6.4 并行程序的优化措施 | 第89-91页 |
| 5.7 实验验证 | 第91-95页 |
| 5.7.1 实验条件 | 第91-92页 |
| 5.7.2 实验方案 | 第92页 |
| 5.7.3 实验结果 | 第92-94页 |
| 5.7.4 结果分析 | 第94-95页 |
| 5.8 小结 | 第95-96页 |
| 第六章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 6.1 全文总结 | 第96-97页 |
| 6.2 全文展望 | 第97页 |
| 6.3 小结 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
