| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 遥感图像典型目标识别系统发展现状 | 第12页 |
| 1.2.2 桥梁目标识别技术发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 目前桥梁检测算法存在的不足 | 第15页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第15-19页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于多特征融合与SVM的河流检测 | 第19-43页 |
| 2.1 遥感图像河流检测方法概述 | 第19-20页 |
| 2.2 遥感图像特征提取 | 第20-32页 |
| 2.2.1 遥感图像河流区域特征分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 局部熵特征提取 | 第22-23页 |
| 2.2.3 纹理特征提取 | 第23-26页 |
| 2.2.4 角点信息特征提取 | 第26-32页 |
| 2.3 基于SVM的河流目标检测 | 第32-38页 |
| 2.3.1 支持向量机的基本原理 | 第32-36页 |
| 2.3.2 支持向量机方法的特点 | 第36-37页 |
| 2.3.3 支持向量机工具箱 | 第37页 |
| 2.3.4 基于支持向量机的河流目标检测 | 第37-38页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 基于测地线活动轮廓模型的河流区域修正 | 第43-57页 |
| 3.1 活动轮廓模型 | 第44-45页 |
| 3.2 测地线活动轮廓模型 | 第45-46页 |
| 3.3 模型的几何解释 | 第46-47页 |
| 3.4 水平集方法 | 第47-49页 |
| 3.5 距离正则化水平集演化 | 第49-50页 |
| 3.6 基于GAC模型的河流区域提取 | 第50-53页 |
| 3.7 河流区域的验证与识别 | 第53-55页 |
| 3.8 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于方向信息测度与先验知识的桥梁目标识别 | 第57-71页 |
| 4.1 基于方向信息测度的桥梁目标增强 | 第57-59页 |
| 4.2 基于模糊C均值聚类的桥梁目标分割 | 第59-61页 |
| 4.3 河流骨架线提取 | 第61-63页 |
| 4.4 桥梁目标的验证与识别 | 第63-68页 |
| 4.4.1 桥梁目标的先验知识库 | 第64-66页 |
| 4.4.2 识别结果与分析 | 第66-67页 |
| 4.4.3 桥梁信息提取 | 第67-68页 |
| 4.5 桥梁检测算法综合流程 | 第68-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于GOOGLE EARTH的桥梁目标检测系统 | 第71-81页 |
| 5.1 GOOGLE EARTH平台概述 | 第71-72页 |
| 5.2 系统模块设计 | 第72-73页 |
| 5.3 系统工作流程 | 第73-74页 |
| 5.4 系统功能及系统界面 | 第74-76页 |
| 5.5 系统主要技术指标 | 第76页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第76-80页 |
| 5.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 硕士期间发表论文 | 第91-93页 |
| 作者简介 | 第93页 |