| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·高分辨率遥感影像道路特征提取国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·高分辨率航空、航天遥感影像中道路的基本特征 | 第13-14页 |
| ·高分辨率遥感影像道路分割与提取方法总结与展望 | 第14-16页 |
| ·论文主要研究内容及创新点 | 第16-17页 |
| ·论文的内容安排 | 第17-19页 |
| 2 高分辨率遥感影像道路分割与提取应用的理论知识介绍 | 第19-33页 |
| ·数学形态学图像处理理论 | 第19-22页 |
| ·二值数学形态学的基本运算 | 第20-21页 |
| ·灰度形态学的基本运算 | 第21-22页 |
| ·高分辨率遥感影像预处理 | 第22-30页 |
| ·影像增强及其常用方法 | 第23-27页 |
| ·遥感影像增强实验分析 | 第27-30页 |
| ·遥感影像分割技术 | 第30-33页 |
| ·图像分割定义 | 第31页 |
| ·图像分割的分类 | 第31-33页 |
| 3 高分辨率遥感影像边缘检测与提取算法研究 | 第33-47页 |
| ·边缘检测与提取算法综述 | 第33-36页 |
| ·并行边缘检测分割法 | 第33-36页 |
| ·串行边缘检测分割法 | 第36页 |
| ·Canny 遥感影像边缘检测与提取算法分析 | 第36-47页 |
| ·Canny 边缘判断准则 | 第37页 |
| ·Canny 标准边缘检测算法 | 第37-39页 |
| ·改进的Canny 边缘检测算法 | 第39-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-47页 |
| 4 高分辨率遥感影像阈值分割算法研究 | 第47-60页 |
| ·高分辨率遥感影像阈值分割算法综述 | 第47-48页 |
| ·基于一维直方图的遥感影像阈值分割算法 | 第48-52页 |
| ·最大类间方差法（Otsu 法） | 第48-49页 |
| ·一维灰度直方图熵法 | 第49-50页 |
| ·Fisher 准则函数法 | 第50-52页 |
| ·基于二维直方图的阈值分割算法 | 第52-60页 |
| ·本文应用的自适应遗传算法介绍 | 第52-54页 |
| ·基于二维直方图的Otsu 图像分割法 | 第54-55页 |
| ·基于二维直方图的最佳熵（KSW）影像分割法 | 第55-57页 |
| ·基于二维直方图Fisher 准则函数图像分割法 | 第57-60页 |
| 5 高分辨率遥感影像无监督聚类分割算法研究 | 第60-73页 |
| ·标准 k-means 无监督聚类分割算法 | 第60-61页 |
| ·k-means 聚类分割算法分析 | 第61-64页 |
| ·本文改进的高分辨率遥感影像 k-means 聚类分割算法分析 | 第64-66页 |
| ·高分辨率遥感影像自动 k-means 聚类分割算法实现 | 第66-68页 |
| ·高分辨率遥感影像 K-means 聚类分割算法结果分析 | 第68-73页 |
| 6 高分辨率遥感影像道路自动提取与后处理 | 第73-80页 |
| ·运用多类分割影像进行逻辑运算 | 第73-75页 |
| ·道路目标提纯 | 第75-77页 |
| ·分割影像中各类图斑边缘追踪 | 第75-76页 |
| ·形状指数判断 | 第76-77页 |
| ·道路网络的提取 | 第77-80页 |
| 7 结论 | 第80-81页 |
| ·总结 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录 | 第86页 |
