| 文摘 | 第1-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-13页 |
| ·遥感技术的发展历程和趋势 | 第7-8页 |
| ·遥感图像中建筑物识别提取技术的研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 遥感图像中建筑物提取的基本方法 | 第13-28页 |
| ·建筑物提取技术方法概述 | 第13-15页 |
| ·边缘检测 | 第15-20页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第16-17页 |
| ·马尔(Marr-Hildreth)算子 | 第17-18页 |
| ·Canny算子 | 第18-20页 |
| ·图像分割 | 第20-23页 |
| ·区域生长 | 第20-21页 |
| ·基于四叉树的区域分离与合并 | 第21-22页 |
| ·数学形态学 | 第22-23页 |
| ·神经-模糊建模 | 第23-28页 |
| ·CART算法的原理 | 第23-28页 |
| 第三章 建筑物主方向计算的研究 | 第28-49页 |
| ·Hough变换法计算主方向 | 第28-31页 |
| ·Hough变换原理 | 第28-29页 |
| ·使用Hough变换提取建筑物主方向 | 第29-31页 |
| ·改进的直线拟合计算主方向法 | 第31-38页 |
| ·直线段提取 | 第31-37页 |
| ·最小二乘折线逼近法 | 第32-35页 |
| ·改进的折线逼近法 | 第35页 |
| ·两种折线逼近算法的比较 | 第35-37页 |
| ·生成角度直方图提取主方向 | 第37-38页 |
| ·主分量分析计算主方向 | 第38-40页 |
| ·主分量分析 PCA | 第38-39页 |
| ·通过主分量分析来计算建筑物主方向 | 第39-40页 |
| ·三种建筑物主方向计算方法的实验结果和分析 | 第40-49页 |
| 实验结果 | 第40-49页 |
| 第四章 高分辨率遥感图像中建筑物外形自动提取方法研究 | 第49-77页 |
| ·直角多边形建筑物模型 | 第49-52页 |
| ·直角多边形建筑物模型的基本描述 | 第49-51页 |
| ·直角多边形建筑模型的适用范围 | 第51-52页 |
| ·基于面积因子的建筑物外形标绘算法 | 第52-62页 |
| ·算法的基本描述 | 第52-55页 |
| ·算法的具体步骤 | 第55-57页 |
| ·算法的实验结果与分析 | 第57-62页 |
| ·基于 CART分类树的建筑物外形标绘算法 | 第62-72页 |
| ·基于 CART分类树的建筑物外形标绘算法的基本描述 | 第62-64页 |
| ·算法的具体步骤 | 第64-65页 |
| ·算法的实验结果与分析 | 第65-72页 |
| ·两种建筑物外形标绘算法的比较 | 第72-74页 |
| ·总体实验 | 第74-77页 |
| 结束语 | 第77-79页 |
| ·研究回顾 | 第77-78页 |
| ·待进一步解决和研究的问题 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 发表文章目录 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |