| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·遥感影像道路提取国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·高分辨率遥感影像中道路提取的难点 | 第12-13页 |
| ·数学形态学的发展及其在道路提取的应用现状 | 第13-15页 |
| ·纹理特征在道路提取方面的应用现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容与技术路线 | 第16-18页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-18页 |
| 第二章 数学形态学的基本理论 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·二值数学形态学基本运算 | 第18-24页 |
| ·二值形态学的腐蚀和膨胀运算 | 第18-21页 |
| ·二值形态学的开、闭运算 | 第21-23页 |
| ·击中击不中变换 | 第23-24页 |
| ·细化和剪枝 | 第24页 |
| ·灰度形态学基本运算 | 第24-27页 |
| ·灰度形态学腐蚀和膨胀运算 | 第25-26页 |
| ·灰度形态学开、闭运算 | 第26-27页 |
| ·结构元素 | 第27-30页 |
| ·结构元素的种类 | 第27页 |
| ·结构元素的选取 | 第27-29页 |
| ·结构元素的分解 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 数学形态学在高分辨率影像道路提取中的应用分析 | 第31-37页 |
| ·高分辨率遥感影像中道路特征提取的基础问题 | 第31-34页 |
| ·高分辨率遥感影像中城市道路的特征 | 第31-32页 |
| ·高分辨率遥感影像城市道路特征提取影像因素分析 | 第32-34页 |
| ·数学形态学在遥感影像道路提取中的可行性和不足 | 第34-36页 |
| ·数学形态学在遥感影像道路提取中的可行性 | 第34-35页 |
| ·数学形态学在遥感影像道路提取中的不足 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于纹理特征和光谱特征的高分辨率影像道路分割研究 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·遥感图像纹理与纹理特征 | 第37-38页 |
| ·遥感影像纹理特征提取 | 第38-43页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第39页 |
| ·纹理特征统计量 | 第39-40页 |
| ·灰度共生矩阵参数的选择 | 第40-43页 |
| ·遥感影像光谱特征提取 | 第43-44页 |
| ·均值类 | 第43-44页 |
| ·方差类 | 第44页 |
| ·基于综合特征的遥感影像道路分割 | 第44-49页 |
| ·纹理特征的选择 | 第45-46页 |
| ·纹理特征的描述 | 第46-47页 |
| ·光谱特征的描述 | 第47页 |
| ·道路聚类分割 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 高分辨率的遥感影像道路提取实验研究 | 第50-64页 |
| ·道路提取实验的内容与方法 | 第50-51页 |
| ·高分辨率遥感影像的预处理 | 第51-55页 |
| ·遥感图像增强处理 | 第51-54页 |
| ·彩色图像转换为灰度图像 | 第54-55页 |
| ·遥感影像道路分割 | 第55-57页 |
| ·基于光谱特征的聚类分割 | 第55-56页 |
| ·基于纹理特征的聚类分割 | 第56页 |
| ·基于综合纹理和光谱特征的图像聚类分割 | 第56-57页 |
| ·基于综合特征道路分割后的形态学提取 | 第57-61页 |
| ·地物目标的分离 | 第58页 |
| ·图像非道路图斑的去除 | 第58-59页 |
| ·道路信息的完善和细化 | 第59-61页 |
| ·实验结果评价 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第71页 |