高分辨率遥感图像中道路网络的提取
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-9页 |
| ·遥感技术的发展 | 第7-8页 |
| ·计算机视觉与图像理解领域的难题 | 第8-9页 |
| ·国内外道路特征提取研究概况、水平和发展趋势 | 第9-12页 |
| ·数学形态学与图像处理 | 第12-13页 |
| ·论文组织 | 第13-14页 |
| 2 遥感图像的数字处理 | 第14-26页 |
| ·图像预处理技术 | 第14-16页 |
| ·遥感图像辐射校正 | 第14-15页 |
| ·遥感图像的几何校正 | 第15-16页 |
| ·图像增强 | 第16-24页 |
| ·对比度增强 | 第16-20页 |
| ·遥感图像的平滑处理 | 第20-21页 |
| ·遥感图像锐化处理 | 第21-24页 |
| ·图像分割 | 第24-26页 |
| 3 数学形态学的基本理论 | 第26-44页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·二值形态学 | 第26-29页 |
| ·腐蚀 | 第26-27页 |
| ·膨胀 | 第27-28页 |
| ·开运算 | 第28页 |
| ·闭运算 | 第28-29页 |
| ·测地运算 | 第29页 |
| ·灰度形态运算 | 第29-31页 |
| ·灰度腐蚀、膨胀 | 第29-30页 |
| ·灰度开、闭运算 | 第30-31页 |
| ·目标提取的相关形态学算法研究 | 第31-35页 |
| ·结构元素 | 第31-33页 |
| ·击中击不中变换 | 第33-34页 |
| ·细化 | 第34-35页 |
| ·形态学边缘检测 | 第35-42页 |
| ·边缘检测概述 | 第35-37页 |
| ·经典微分算子 | 第37页 |
| ·数学形态学用于遥感图像边缘检测 | 第37-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于数学形态学的道路提取研究 | 第44-63页 |
| ·道路提取的基本理论 | 第44-45页 |
| ·道路的基本特征 | 第44-45页 |
| ·特征提取的概念 | 第45页 |
| ·图像预处理及目标分割 | 第45-52页 |
| ·预处理 | 第45-46页 |
| ·图像平滑滤波 | 第46-48页 |
| ·基于数学形态学的图像分割 | 第48页 |
| ·基于数学形态学的图像分割的方法 | 第48-49页 |
| ·基于特征的道路目标分割 | 第49-50页 |
| ·形态学滤波 | 第50-52页 |
| ·基于数学形态学的道路影像特征提取 | 第52-62页 |
| ·噪声去除 | 第52-54页 |
| ·轮廓提取 | 第54-58页 |
| ·利用数学形态学提取道路中心线 | 第58-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 结论与展望 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
