| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 住房空置率统计方法研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 图像处理技术研究现状 | 第9页 |
| 1.3 系统概述 | 第9-11页 |
| 1.3.1 系统模块介绍 | 第10页 |
| 1.3.2 核心问题的关键技术 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的研究思路 | 第11-12页 |
| 2 住宅楼图像预处理 | 第12-38页 |
| 2.1 图像增强 | 第12-18页 |
| 2.1.1 图像增强基础 | 第12-13页 |
| 2.1.2 直方图均衡化 | 第13-17页 |
| 2.1.3 直方图均衡化处理结果 | 第17-18页 |
| 2.2 图像去噪 | 第18-20页 |
| 2.2.1 图像去除噪声的意义 | 第18页 |
| 2.2.2 图像滤波的方法 | 第18-20页 |
| 2.3 图像校正 | 第20-37页 |
| 2.3.1 图像的边缘检测 | 第20-28页 |
| 2.3.1.1 常用边缘检测算子介绍 | 第21-28页 |
| 2.3.2 图像的轮廓提取 | 第28-37页 |
| 2.3.2.1 Radon 变换 | 第28-29页 |
| 2.3.2.2 住宅楼夜景楼房等建筑物的轮廓提取 | 第29-33页 |
| 2.3.2.3 连接点的运算与确定 | 第33-36页 |
| 2.3.2.4 结果分析 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 住宅楼图像识别 | 第38-50页 |
| 3.1 图像阈值分割 | 第38-44页 |
| 3.1.1 阈值分割介绍 | 第38页 |
| 3.1.2 常用的阈值分割法介绍 | 第38-40页 |
| 3.1.3 改进的二维最大类间方差法 | 第40-43页 |
| 3.1.4 分割结果 | 第43-44页 |
| 3.2 差影法图像融合 | 第44-45页 |
| 3.3 空置房统计 | 第45-49页 |
| 3.3.1 质心 | 第45-46页 |
| 3.3.2 计算住户数，统计黑灯率 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 软件编程及实现 | 第50-59页 |
| 4.1 C++及 MATLAB 介绍 | 第50-51页 |
| 4.1.1 Visual C++介绍 | 第50页 |
| 4.1.2 MATLAB 语言介绍 | 第50-51页 |
| 4.1.3 Visual C++与 MATLAB 混合编程介绍 | 第51页 |
| 4.2 Visual C++与 MATLAB 混合编程的几种方法 | 第51-53页 |
| 4.2.1 使用 MATLAB 自带的 MATLAB Compiler | 第51-52页 |
| 4.2.2 利用 MATLAB 引擎(Engine) | 第52页 |
| 4.2.3 利用 ActiveX 控件 | 第52-53页 |
| 4.2.4 利用 Mideva/Matcom | 第53页 |
| 4.2.5 利用 Matrix实现混合编程 | 第53页 |
| 4.3 利用 Matrix实现混合编程 | 第53-56页 |
| 4.3.1 编译环境配置 | 第54页 |
| 4.3.2 Matrix函数初始化及函数调用 | 第54-55页 |
| 4.3.3 利用数据矩阵完成图像转换 | 第55-56页 |
| 4.4 软件开发过程及模块功能介绍 | 第56-59页 |
| 4.4.1 系统框架搭建 | 第56-57页 |
| 4.4.2 住房空置率统计系统各模块介绍 | 第57页 |
| 4.4.3 基本操作模块 | 第57-58页 |
| 4.4.4 统计结果及分析 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文主要成果和结论 | 第59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
