| 博士学位论文创新点 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 高分辨率遥感影像分析方法研究现状 | 第15-22页 |
| 1.2.1 基于像素的高分辨率遥感影像分析方法研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.2 面向对象的高分辨率遥感影像分析方法研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 基于马尔可夫随机场模型的图像分割方法研究现状 | 第22-25页 |
| 1.4 高分辨率遥感影像数据的特点和面临的问题 | 第25-26页 |
| 1.4.1 高分辨率遥感影像数据的特点 | 第25页 |
| 1.4.2 高分辨率遥感影像数据处理面临的问题 | 第25-26页 |
| 1.5 本文的研究内容与论文结构 | 第26-29页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第26-28页 |
| 1.5.2 论文结构 | 第28-29页 |
| 1.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第二章 面向对象影像分析和基于MRF模型进行图像分割的基本理论 | 第30-58页 |
| 2.1 面向对象影像分析的基本理论 | 第30-39页 |
| 2.1.1 影像分割算法 | 第30-34页 |
| 2.1.2 对象特征 | 第34-38页 |
| 2.1.3 分类方法 | 第38-39页 |
| 2.2 基于MRF进行图像分割的基本理论 | 第39-55页 |
| 2.2.1 MRF的基本理论 | 第39-41页 |
| 2.2.2 常用MRF模型 | 第41-45页 |
| 2.2.3 常见的参数估计算法 | 第45-50页 |
| 2.2.4 图像分割优化算法 | 第50-52页 |
| 2.2.5 基于MRF模型的图像分割基本方法 | 第52-54页 |
| 2.2.6 基于MRF模型图像分割的最优准则 | 第54-55页 |
| 2.3 图像分割质量评价方法 | 第55-57页 |
| 2.3.1 Kappa系数 | 第56页 |
| 2.3.2 分类精度 | 第56-57页 |
| 2.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 基于对象马尔可夫模型的高分辨率遥感影像分割 | 第58-83页 |
| 3.1 对象马尔可夫模型基本思想 | 第59页 |
| 3.2 基本影像对象生成的分割算法 | 第59-66页 |
| 3.2.1 均值漂移算法 | 第60-63页 |
| 3.2.2 基于均值漂移的影像对象生成 | 第63-65页 |
| 3.2.3 eCongtion软件FNEA算法和Mean Shift算法实验 | 第65-66页 |
| 3.3 对象邻接图理论 | 第66-67页 |
| 3.4 对象马尔可夫随机场建模 | 第67-70页 |
| 3.4.1 特征场建模 | 第68页 |
| 3.4.2 标记场建模 | 第68-70页 |
| 3.5 MAP估计及参数估计 | 第70-72页 |
| 3.5.1 MAP估计 | 第70-71页 |
| 3.5.2 参数估计 | 第71页 |
| 3.5.3 分割算法 | 第71-72页 |
| 3.6 实验与分析 | 第72-82页 |
| 3.6.1 实验数据 | 第72-73页 |
| 3.6.2 实验设计 | 第73-81页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第81-82页 |
| 3.7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第四章 基于多特征对象马尔可夫模型的高分辨率遥感影像分割 | 第83-99页 |
| 4.1 多特征对象马尔可夫模型的基本思想 | 第83-84页 |
| 4.2 对象多特征提取 | 第84-88页 |
| 4.2.1 光谱特征 | 第84页 |
| 4.2.2 纹理特征 | 第84-85页 |
| 4.2.3 形状特征 | 第85-86页 |
| 4.2.4 对象多特征提取实例 | 第86-88页 |
| 4.3 多特征对象马尔可夫随机场建模 | 第88-90页 |
| 4.3.1 特征场建模 | 第89页 |
| 4.3.2 标记场建模 | 第89-90页 |
| 4.4 模型参数估计 | 第90-91页 |
| 4.5 多特征对象马尔可夫模型的分割算法 | 第91-92页 |
| 4.6 实验与分析 | 第92-98页 |
| 4.6.1 实验数据 | 第92页 |
| 4.6.2 实验设计 | 第92-97页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第97-98页 |
| 4.7 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 基于分层多尺度对象马尔可夫模型的高分辨率遥感影像分割 | 第99-122页 |
| 5.1 分层马尔可夫随机场模型 | 第99-103页 |
| 5.2 分层多尺度对象马尔可夫模型 | 第103-107页 |
| 5.2.1 各层基本影像对象生成的分割算法 | 第103-104页 |
| 5.2.2 分层多尺度对象邻接树模型 | 第104-107页 |
| 5.3 分层多尺度对象马尔可夫随机场建模 | 第107-115页 |
| 5.3.1 特征场建模 | 第107-108页 |
| 5.3.2 标记场建模 | 第108-109页 |
| 5.3.3 MPM估计及参数估计 | 第109-113页 |
| 5.3.4 分割算法 | 第113-115页 |
| 5.4 实验与分析 | 第115-121页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第115页 |
| 5.4.2 实验设计 | 第115-120页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第120-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 第六章 基于对象马尔可夫模型的高分辨率遥感影像分割应用实例—土地利用分类 | 第122-135页 |
| 6.1 土地利用分类应用实例与分析 | 第122-134页 |
| 6.1.1 土地利用分类 | 第122-124页 |
| 6.1.2 实验区域与数据 | 第124页 |
| 6.1.3 实验算法与框架设计 | 第124-127页 |
| 6.1.4 实验与分析 | 第127-134页 |
| 6.2 本章小结 | 第134-135页 |
| 第七章 总结与展望 | 第135-138页 |
| 7.1 总结 | 第135-137页 |
| 7.2 展望 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-148页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第148-149页 |
| 参加科研项目 | 第149页 |
| 获奖情况 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
