基于形态学的遥感影像房屋提取研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-16页 |
| 第2章 遥感影像的特点与预处理 | 第16-25页 |
| 2.1 遥感影像特点 | 第16-17页 |
| 2.2 高分遥感数据介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 数据预处理 | 第18-24页 |
| 2.3.1 基于小波变换的图像融合 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于双边滤波的去噪处理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于直方图均衡化的图像增强 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于边缘检测的遥感影像分割 | 第25-40页 |
| 3.1 边缘检测技术研究 | 第25-27页 |
| 3.1.1 边缘检测 | 第25页 |
| 3.1.2 关于梯度的理解 | 第25-26页 |
| 3.1.3 边缘分析 | 第26-27页 |
| 3.2 常见边缘检测算子 | 第27-31页 |
| 3.2.1 Sobel算子 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Prewitt算子 | 第28-29页 |
| 3.2.3 Canny算子 | 第29-31页 |
| 3.3 基于数学形态学的边缘检测 | 第31-38页 |
| 3.3.1 形态学基本理论运算 | 第31-34页 |
| 3.3.2 形态学边缘检测原理 | 第34-35页 |
| 3.3.3 结构元素的选取 | 第35-37页 |
| 3.3.4 改进的形态学边缘检测算子 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果对比分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于多特征的房屋提取与分类 | 第40-54页 |
| 4.1 高分辨率房屋影像特征分析 | 第40-46页 |
| 4.1.1 几何特征 | 第40-41页 |
| 4.1.2 光谱特征 | 第41-42页 |
| 4.1.3 纹理特征 | 第42-44页 |
| 4.1.4 基于MRMR的特征选择 | 第44-46页 |
| 4.2 遥感影像特征分类方法 | 第46-47页 |
| 4.2.1 非监督分类方法 | 第46页 |
| 4.2.2 监督分类方法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于FCM聚类的房屋分类提取 | 第47-49页 |
| 4.4 分类结果优化 | 第49-51页 |
| 4.5 房屋提取实验结果评价分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 5.1 工作总结 | 第54页 |
| 5.2 工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
