| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 高分辨率遥感影像特点 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于高分辨率遥感的影像道路特征 | 第14页 |
| 1.2.3 基于高分辨率遥感影像的道路提取算法与模型 | 第14-16页 |
| 1.2.4 基于高分率遥感影像的道路提取关键技术及难点分析 | 第16页 |
| 1.3 本文的研究内容及文章结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于地物光谱特性的道路提取算法研究 | 第18-28页 |
| 2.1 数据预处理 | 第18-20页 |
| 2.2 基于光谱特性和形态学特征的道路提取算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 灰度变换与阈值分割 | 第21-23页 |
| 2.2.2 利用光谱指数提取植被和水体 | 第23-24页 |
| 2.2.3 背景抑制与形态学后处理 | 第24页 |
| 2.3 结果分析 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于改进FCM方法和形态学处理的道路中心线提取算法研究 | 第28-35页 |
| 3.1 FCM影像分割方法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 传统FCM影像分割方法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 改进FCM影像分割方法 | 第29-30页 |
| 3.2 数学形态学处理及中心线提取 | 第30-31页 |
| 3.2.1 数学形态学处理 | 第30页 |
| 3.2.2 道路中心线提取 | 第30-31页 |
| 3.3 结果分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第31-33页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于多尺度分割和距离场计算的道路重构算法研究 | 第35-52页 |
| 4.1 道路重构算法流程 | 第35-36页 |
| 4.2 多尺度分割算法的选择 | 第36-41页 |
| 4.2.1 三种多尺度分割算法比较分析 | 第36-40页 |
| 4.2.2 最优多尺度分割算法选择 | 第40-41页 |
| 4.3 初始化道路及初始化中心线提取 | 第41-44页 |
| 4.3.1 初始化道路提取 | 第41页 |
| 4.3.2 基于FMM的距离场提取 | 第41-43页 |
| 4.3.3 基于最小代价路径算法的道路中心线提取 | 第43-44页 |
| 4.3.4 路宽提取 | 第44页 |
| 4.4 断裂中心线连接及道路重构 | 第44-46页 |
| 4.4.1 张量场的求取 | 第44-46页 |
| 4.4.2 基于张量投票的断裂中心线连接 | 第46页 |
| 4.4.3 基于路宽和最终中心线的道路重构 | 第46页 |
| 4.5 实验结果与结果分析 | 第46-51页 |
| 4.5.1 实验结果 | 第46-48页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第48-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-55页 |
| 5.1 主要工作及结论 | 第52-53页 |
| 5.2 存在的问题与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
