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基于遥感图像的交通道路目标识别方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景和意义第12页
    1.2 遥感图像目标识别的研究现状第12-14页
    1.3 遥感图像目标提取的基本思想第14-19页
        1.3.1 目标提取的基本思想第15-16页
        1.3.2 半自动提取方法第16-17页
        1.3.3 自动提取方法第17-19页
        1.3.4 对提取方法的进一步思考第19页
    1.4 论文的研究难点第19-20页
    1.5 主要研究内容和论文结构第20-22页
第二章 遥感图像的边缘提取算法研究第22-45页
    2.1 引言第22页
    2.2 线状目标边缘提取概述第22-23页
    2.3 基于Canny微分算子的边缘检测第23页
    2.4 利用数学形态学提取边缘第23-24页
    2.5 实验结果第24-26页
    2.6 利用改进的活动轮廓模型提取边缘第26-40页
        2.6.1 Snake模型原理第26-27页
        2.6.2 Snake模型国内外的研究进展第27-28页
        2.6.3 Snake算法存在的问题第28-29页
        2.6.4 改进的Snake算法提取目标边缘第29-33页
        2.6.5 实验结果例举第33-40页
    2.7 基于图像融合的多分辨主动轮廓提取第40-43页
        2.7.1 传统的Snake模型原理第40-41页
        2.7.2 基于小波的Snake模型原理第41-42页
        2.7.3 基于小波的Snake轮廓检测实验结果和分析第42-43页
    2.8 本章小结第43-45页
第三章 遥感图像的桥梁目标检测与识别方法第45-58页
    3.1 引言第45页
    3.2 桥梁的基本模型第45-46页
    3.3 自动识别算法的基本思想第46-48页
    3.4 自动识别算法的具体实现第48-54页
        3.4.1 Hough变换原理及其局限性第48-49页
        3.4.2 基于改进Hough变换的桥梁识别算法第49-52页
        3.4.3 目标验证及描述第52-54页
    3.5 实验结果与分析第54-57页
    3.6 本章小结第57-58页
第四章 遥感图像的道路特征与线基元提取方法第58-79页
    4.1 引言第58页
    4.2 道路特征提取第58-61页
        4.2.1 道路的含义及分类第58-59页
        4.2.2 道路的基本特征第59-61页
        4.2.3 道路特征提取第61页
    4.3 线基元提取方法第61-67页
        4.3.1 相位编组线基元第61-63页
        4.3.2 基于RT的线基元提取方法第63-67页
    4.4 线基元连接第67-71页
        4.4.1 基于知识的线基元连接方法第67-68页
        4.4.2 基于改进的Snake模型的曲线连接第68-71页
    4.5 道路检测后处理第71-72页
    4.6 基于全局FFT相关匹配目标检测方法第72-78页
        4.6.1 模板匹配方法第72-73页
        4.6.2 全局傅立叶变换方法第73-75页
        4.6.3 油库目标特征模板及傅立叶变换第75-76页
        4.6.4 仿真实验和分析第76-78页
    4.7 本章小节第78-79页
第五章 基于RADON变换和方向变换的的道路识别方法第79-109页
    5.1 引言第79页
    5.2 低分辨下乡村地区主要高速公路识别第79-95页
        5.2.1 基于RT的道路识别算法第79-87页
        5.2.2 基于方向统计特征的道路提取算法第87-95页
    5.3 中高分辨率下城市道路模型及识别第95-99页
    5.4 复杂自然环境中机场跑道的提取、识别与理解第99-106页
    5.5 自动道路目标识别专家系统及未来展望第106-107页
    5.6 本章小结第107-109页
第六章 结论第109-112页
    6.1 论文完成工作与创新点第109-110页
    6.2 未来研究展望第110-112页
参考文献第112-120页
攻读博士学位期间发表的文章第120-121页
攻读博士学位期间参加的科研工作第121-122页
致谢第122页

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