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高分辨率遥感图像城市道路自动提取方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 研究内容和技术路线第13-15页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 技术路线第14-15页
    1.4 论文安排第15页
    本章小结第15-16页
第2章 道路提取的理论及技术基础第16-27页
    2.1 城市道路的影像特征第16-17页
        2.1.1 城市道路的基本特征第16-17页
        2.1.2 高分辨率影像中的道路特征第17页
    2.2 图像分割技术第17-19页
        2.2.1 图像分割的定义第17-18页
        2.2.2 图像分割算法简介第18-19页
    2.3 面向对象的影像分析方法第19-22页
        2.3.1 面向对象影像分析方法简介第19-20页
        2.3.2 面向对象方法研究体系与方法第20-22页
    2.4 数学形态学第22-26页
        2.4.1 数学形态学的定义第22-23页
        2.4.2 结构元素的定义第23页
        2.4.3 二值形态学第23-25页
        2.4.4 灰度形形态学第25-26页
    本章小结第26-27页
第3章 改进的分水岭图像分割算法第27-35页
    3.1 遥感图像预处理第27-28页
        3.1.1 直方图均衡化第27页
        3.1.2 中值滤波第27-28页
    3.2 分水岭算法原理第28-30页
        3.2.1 梯度图第29页
        3.2.2 标记图像第29-30页
        3.2.3 淹没过程第30页
    3.3 改进的分水岭算法第30-34页
        3.3.1 局域同同质性阈值值的选择第30-31页
        3.3.2 剔除局部极小值小面积区域第31-32页
        3.3.3 去除小斑块第32页
        3.3.4 区域合并第32-34页
    本章小结第34-35页
第4章 面向对象的道路特征提取第35-41页
    4.1 基于对象特征的道路提取第35-38页
        4.1.1 最小外接矩形的计算第35-36页
        4.1.2 矩形度第36页
        4.1.3 形状因子第36页
        4.1.4 对象特征在道路提取中的应用第36-38页
    4.2 阴影遮挡处理第38-40页
    本章小结第40-41页
第5章 道路交叉口的自动提取第41-52页
    5.1 技术路线第41-42页
    5.22 道路交叉口粗提取第42-44页
        5.2.1 Roberts梯度变换第42-43页
        5.2.2 多尺度形态学运算第43页
        5.2.3 候选道路交叉口特征提取第43-44页
    5.3 角度纹理精提取第44-49页
        5.3.1 角度纹理特征提取第44-46页
        5.3.2 波谷检测第46-48页
        5.3.3 道路交叉口的确定第48-49页
    5.4 道路交叉口提取效果分析第49-51页
    本章小结第51-52页
第6章 道路提取后处理第52-60页
    6.1 形态学后处理第52-54页
        6.1.1 孔洞填充第52-53页
        6.1.2 缝隙连接第53页
        6.1.3“同谱异物”噪声处理第53-54页
    6.2 道路拓扑连接第54-59页
        6.2.1 方向延伸算法及连接第54-58页
        6.2.2 道路交叉口的连接第58-59页
    本章小结第59-60页
第7章 道路自动提取实验第60-71页
    7.1 影像预处理第60-61页
    7.2 图像分割第61-62页
    7.3 面向对象特征提取第62-64页
        7.3.1 主干道路的提取第62-64页
        7.3.2 次要路段的提取第64页
    7.4 道路交叉口提取第64-66页
    7.5 道路提取后处理第66-70页
        7.5.1 主干道路形态学处理第66-67页
        7.5.2 方向延伸第67-68页
        7.5.3 道路交叉口连接第68-69页
        7.5.4 道路连接第69-70页
    7.6 实验结果说明第70页
    本章小结第70-71页
第8章 结论与展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
附录第78页

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