| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-13页 |
| ·城市三维建模发展现状 | 第9-10页 |
| ·基于图像的三维重建发展现状 | 第10-12页 |
| ·遥感图像中建筑物提取研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文工作内容 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 遥感图像中建筑物轮廓提取的基本算法 | 第15-33页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·遥感图像分割技术 | 第15-17页 |
| ·图像形态学基础 | 第17-22页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第18-19页 |
| ·开操作和闭操作 | 第19-20页 |
| ·填充洞孔（区域填充） | 第20-21页 |
| ·连通分量的提取 | 第21-22页 |
| ·边缘检测技术 | 第22-26页 |
| ·传统边缘检测算子 | 第23-24页 |
| ·Canny 边缘检测 | 第24-25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-26页 |
| ·轮廓提取与多边形近似 | 第26-31页 |
| ·边缘跟踪 | 第26-27页 |
| ·多边形近似 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于 Means Shift 的图像多尺度分割 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·Mean Shift 简介 | 第33-38页 |
| ·Mean Shift 的基本形式 | 第34-35页 |
| ·Mean Shift 的扩展形式 | 第35-37页 |
| ·Mean Shift 的物理意义 | 第37-38页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第38-41页 |
| ·算法流程 | 第38-39页 |
| ·算法的收敛性证明 | 第39-41页 |
| ·Mean Shift 特性 | 第41页 |
| ·Mean Shift 的应用 | 第41-46页 |
| ·图像平滑与分割 | 第42-46页 |
| ·图像的 Otsu 阈值分割 | 第46-47页 |
| ·Mean Shift 和 Otsu 相结合的图像分割方法 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 多尺度多方向形态学在建筑物提取中的应用 | 第49-61页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·结构元素大小对轮廓提取的影响 | 第49-52页 |
| ·结构元素形状对轮廓提取的影响 | 第52-55页 |
| ·形态学运算的后续处理 | 第55-57页 |
| ·基于建筑物轮廓的城市三维重建 | 第57-60页 |
| ·三维重建环境与工具 | 第57-58页 |
| ·建筑物三维重建过程 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·完成工作 | 第61页 |
| ·未来展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |