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面向对象影像分析中的多尺度方法研究

摘要第1-13页
Abstract第13-16页
第一章 绪论第16-28页
   ·研究背景与意义第16-17页
   ·面向对象影像分析的研究现状第17-25页
     ·OBIA产生与发展第17-19页
     ·研究子方向与应用领域第19-21页
     ·优势与发展趋势第21-24页
     ·存在的问题第24-25页
   ·研究内容与结构安排第25-28页
     ·研究内容第25-26页
     ·结构安排第26-28页
第二章 高分遥感影像多尺度分割第28-53页
   ·影像分割基础第28-33页
     ·影像分割定义第28-29页
     ·影像分割的一般流程第29-30页
     ·影像分割评价方法第30-33页
   ·遥感影像分割方法第33-38页
     ·影像分割方法分类第33-36页
     ·高分遥感影像分割方法分析第36-37页
     ·高分遥感影像分割的特点与要求第37-38页
   ·基于动态统计区域的遥感影像分割算法第38-44页
     ·遥感影像产生模型第38-39页
     ·统计区域合并算法第39-43页
     ·多波段的统计区域生长第43页
     ·多尺度分割第43-44页
   ·实验结果与分析第44-52页
     ·测试数据库第44-45页
     ·定性评价第45-46页
     ·定量评价第46-51页
     ·复杂度分析第51-52页
   ·本章小结第52-53页
第三章 最优分割尺度选择第53-66页
   ·引言第53-54页
   ·最优分割尺度与选择方法第54-60页
     ·最优分割尺度及其特性第54页
     ·最优尺度选择方法第54-60页
   ·基于场景复杂度的尺度选择方法第60-65页
     ·视觉模型与场景复杂度第61-63页
     ·场景复杂度与分割尺度选择第63页
     ·实验与分析第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第四章 遥感影像多尺度对象树第66-90页
   ·引言第66页
   ·影像多尺度描述的理论与方法第66-74页
     ·基于影像多尺度分解的方法第67-69页
     ·基于尺度空间的方法第69-71页
     ·基于区域分裂合并的方法第71-74页
   ·多尺度对象树第74-86页
     ·对象树的结构第75-76页
     ·对象树的构建过程第76-78页
     ·相异度函数第78-80页
     ·快速区域合并算法第80-86页
   ·实验结果与分析第86-88页
     ·对象树构建时间开销第86-87页
     ·对象树中间结果第87-88页
   ·本章小结第88-90页
第五章 基于多尺度对象树的建筑物提取第90-113页
   ·引言第90-91页
   ·高分影像中的建筑物模型第91-92页
   ·基于多尺度对象树的建筑物提取方法第92-105页
     ·植被提取第93-94页
     ·阴影自动提取第94-98页
     ·阴影阳光侧提取第98-101页
     ·基于阴影的建筑物提取第101-103页
     ·基于对象树的建筑提取第103-105页
   ·实验结果与分析第105-112页
     ·测试影像第105-106页
     ·评价方法与指标第106-107页
     ·结果与讨论第107-112页
   ·本章小结第112-113页
第六章 基于骨架的自适应尺度道路形状滤波第113-130页
   ·引言第113页
   ·道路形状特征分析第113-115页
     ·道路对象的形状特征分析第113-115页
     ·道路模型的形状特征分析第115页
   ·道路区域形状滤波第115-118页
     ·基于数学形态学的道路滤波第115-117页
     ·基于骨架的道路滤波第117-118页
   ·基于骨架的自适应尺度道路滤波第118-124页
     ·基于骨架的道路滤波流程第118-120页
     ·自适应尺度平滑第120-124页
     ·道路区域重构第124页
   ·实验结果与讨论第124-129页
     ·处理遮蔽情形第124-125页
     ·删除非道路区域第125-129页
   ·本章小结第129-130页
第七章 总结与展望第130-134页
   ·论文工作总结第130-131页
   ·论文创新点说明第131-132页
   ·未来工作展望第132-134页
致谢第134-136页
参考文献第136-149页
作者在学期间取得的学术成果第149页

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