| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1．1 论文背景 | 第9-10页 |
| 1．1．1 卫星遥感技术的应用 | 第9页 |
| 1．1．2 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1．2 港口目标识别技术的发展现状 | 第10页 |
| 1．3 目标识别的层次及一般策略 | 第10-11页 |
| 1．3．1 目标识别的层次 | 第10-11页 |
| 1．3．2 目标识别的一般策略 | 第11页 |
| 1．4 遥感图像的目标识别的一般过程 | 第11-16页 |
| 1．4．1 图像预处理 | 第11-12页 |
| 1．4．2 图像分割 | 第12-14页 |
| 1．4．3 特征选择与提取 | 第14-15页 |
| 1．4．4 计算机遥感数字图像分类的基本思想及常用算法 | 第15-16页 |
| 1．5 本文研究工作概述 | 第16-17页 |
| 1．6 本文各章内容安排 | 第17-18页 |
| 2 港口目标的特征信息及识别算法 | 第18-24页 |
| 2．1 引言 | 第18-19页 |
| 2．2 港口目标的特征信息 | 第19-20页 |
| 2．3 先验知识库的建立 | 第20-22页 |
| 2．3．1 低层处理的知识基 | 第20-21页 |
| 2．3．2 中高层处理知识基 | 第21-22页 |
| 2．4 港口目标识别思路与算法流程 | 第22-23页 |
| 2．5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 港口目标的自动识别 | 第24-53页 |
| 3．1 引言 | 第24-25页 |
| 3．2 港口图像的预处理 | 第25-36页 |
| 3．2．1 直方图修整法 | 第26-28页 |
| 3．2．2 改进的模糊增强算法 | 第28-36页 |
| 3．3 水域的高效提取 | 第36-45页 |
| 3．3．1 基于灰度的区域增长算法 | 第37-39页 |
| 3．3．2 图像去噪 | 第39-45页 |
| 3．4 Z字型港口的判别 | 第45-52页 |
| 3．4．1 防波堤的提取 | 第45-48页 |
| 3．4．2 多个港口区域时的分类 | 第48-52页 |
| 3．5 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 港口毁伤检测和分析 | 第53-64页 |
| 4．1 引言 | 第53页 |
| 4．2 变化检测问题概述 | 第53-56页 |
| 4．2．1 问题描述 | 第53-55页 |
| 4．2．2 区域变化主要检测方法 | 第55-56页 |
| 4．3 港口的变化检测及毁伤评估 | 第56-63页 |
| 4．3．1 两种算法的比较 | 第57-59页 |
| 直接差图法 | 第57页 |
| 相关系数法 | 第57-59页 |
| 4．3．2 港口变化检测算法的流程 | 第59-60页 |
| 4．3．3 实验结果及分析 | 第60-61页 |
| 4．3．4 港口的毁伤评估 | 第61-63页 |
| 4．4 结论 | 第63-64页 |
| 5 结束语 | 第64-66页 |
| 5．1 本文总结 | 第64-65页 |
| 5．2 进一步的工作 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录A 硕士期间参与的科研项目 | 第70页 |