| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 技术与理论基础 | 第15-22页 |
| 2.1 数学形态学 | 第15-18页 |
| 2.1.1 数学形态学的基本运算 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数学形态学击中或击不中变换 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数学形态学在道路提取中的应用 | 第17-18页 |
| 2.2 多元自适应回归样条 | 第18-21页 |
| 2.2.1 多元自适应回归样条模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 多元自适应回归样条算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 多元自适应回归样条在道路提取中的应用 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于数学形态学的道路交叉口提取 | 第22-34页 |
| 3.1 方法原理与技术路线 | 第22-23页 |
| 3.2 GPS轨迹数据栅格化 | 第23-25页 |
| 3.2.1 轨迹数据模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 点数据栅格化 | 第24-25页 |
| 3.3 轨迹栅格图像的数学形态学处理 | 第25-31页 |
| 3.3.1 数学形态学去噪 | 第25-28页 |
| 3.3.2 数学形态学平滑 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于数学形态学细化的道路中心线提取 | 第29-31页 |
| 3.4 多分辨率轨迹栅格图像道路交叉口提取及融合 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 矢量道路中心线提取 | 第34-43页 |
| 4.1 基于Douglas-Peukcer算法的道路中心线化简 | 第34-38页 |
| 4.1.1 栅格道路中心线矢量化 | 第34页 |
| 4.1.2 Douglas-Peukcer算法 | 第34-35页 |
| 4.1.3 基于Douglas-Peukcer算法的道路中心线化简 | 第35-38页 |
| 4.2 基于多元自适应回归样条的道路拟合 | 第38-42页 |
| 4.2.1 多元自适应回归样条模型构建 | 第38-39页 |
| 4.2.2 异常轨迹点去除 | 第39-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于低频低精度GPS轨迹数据的路网信息提取框架 | 第43-59页 |
| 5.1 道路网络模型 | 第43-45页 |
| 5.1.1 道路节点-弧段模型 | 第43-44页 |
| 5.1.2 道路网络存储数据结构 | 第44-45页 |
| 5.2 Intersection-Link模型 | 第45-48页 |
| 5.2.1 Intersection-Link模型概念 | 第45-46页 |
| 5.2.2 Intersection-Link模型构建算法 | 第46-48页 |
| 5.3 道路单双向信息及转向关系提取 | 第48页 |
| 5.4 基于低频低精度GPS轨迹数据的路网信息提取实验 | 第48-58页 |
| 5.4.1 实验环境与数据 | 第48-49页 |
| 5.4.2 实验一 | 第49-55页 |
| 5.4.3 实验二 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
