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基于矢量数据的遥感影像道路提取与变化检测技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-19页
        1.2.1 基于遥感影像的道路提取技术研究现状第10-17页
        1.2.2 矢量数据引导下的遥感影像道路提取技术研究现状第17-18页
        1.2.3 道路矢量数据变化检测技术研究现状第18-19页
    1.3 论文的主要研究内容第19页
    1.4 论文组织结构安排第19-21页
第二章 矢量数据辅助下的遥感影像道路自动分割方法第21-33页
    2.1 矢量数据辅助的遥感影像监督分类方法原理第21-22页
        2.1.1 遥感影像监督分类方法第21页
        2.1.2 基于彩色和灰度信息的遥感影像监督分类方法第21-22页
        2.1.3 矢量数据辅助下的训练样本获取方法第22页
    2.2 矢量数据辅助下的高分辨率影像道路自动分割方法第22-26页
        2.2.1 Mean-shift滤波处理第23页
        2.2.2 获取并筛选正样本点第23-25页
        2.2.3 获取并筛选负样本点第25-26页
        2.2.4 朴素贝叶斯分类第26页
    2.3 矢量数据辅助下的中、低分辨率影像道路自动分割方法第26-29页
        2.3.1 非线性扩散滤波处理第27页
        2.3.2 利用相位一致方法检测图像线特征第27-28页
        2.3.3 获取样本点第28-29页
        2.3.4 基于监督分类的道路区域提取第29页
    2.4 实验与分析第29-32页
        2.4.1 矢量数据辅助下的高分辨率影像道路自动分割实验第30-31页
        2.4.2 矢量数据辅助下的中、低分辨率影像道路自动分割实验第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于方向一致性分割的分类影像道路提纯方法第33-42页
    3.1 分类影像上的道路几何特征及判别方法第33-34页
    3.2 分类影像上的道路主方向检测第34-35页
    3.3 基于区域生长法的方向相似区域合并第35-36页
    3.4 利用几何特征筛选道路段第36-37页
    3.5 断裂道路连接第37页
    3.6 实验与分析第37-41页
        3.6.1 实验 1:高分辨率分类影像道路提纯第38-39页
        3.6.2 实验 2:中、低分辨率分类影像道路提纯第39-40页
        3.6.3 实验结果分析第40-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第四章 矢量数据辅助下的遥感影像道路自动提取方法第42-59页
    4.1 利用邻域质心投票从分类影像提取道路中心线第42-46页
        4.1.1 二值图像上的角度纹理特征方法第42-44页
        4.1.2 邻域质心投票算法第44-46页
    4.2 道路中心线的矢量化与规整处理第46-49页
        4.2.1 像素跟踪与方向判断相结合的道路矢量化方法第46-48页
        4.2.2 基于矢量几何分析的断线连接及毛刺去除第48-49页
    4.3 矢量数据辅助下的遥感影像道路自动提取的整体策略第49-51页
        4.3.1 矢量数据辅助下的高分辨率影像道路自动提取第49-50页
        4.3.2 矢量数据辅助下的中、低分辨率影像道路自动提取第50-51页
    4.4 实验与分析第51-58页
        4.4.1 道路提取结果的精度评价方法第51页
        4.4.2 邻域质心投票算法实验第51-55页
        4.4.3 矢量数据辅助下的高分辨率影像道路自动提取实验第55-56页
        4.4.4 矢量数据辅助下的中、低分辨率影像道路自动提取实验第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第五章 道路矢量数据变化检测方法第59-68页
    5.1 缓冲区增长法第59-60页
    5.2 基于缓冲区思想的道路矢量数据变化检测方法第60-61页
    5.3 矢量化道路提取结果用于变化检测的精度评价方法第61-62页
    5.4 实验验证第62-67页
        5.4.1 实验 1:高分辨率影像上提取的道路用于变化检测第63-65页
        5.4.2 实验 2:中、低分辨率影像上提取的道路用于变化检测第65-66页
        5.4.3 实验结果分析第66-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 本文研究工作总结第68页
    6.2 对今后研究的展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-80页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第80页

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