高分辨率遥感图像面向对象分割与分类方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像分割研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 图像分类研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 图像分割算法研究 | 第18-36页 |
| 2.1 图像分割的概念 | 第18页 |
| 2.2 常用分割算法原理 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基于边缘检测的图像分割 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于区域的图像分割 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于特定理论的图像分割 | 第22-23页 |
| 2.3 基于分形网络演化方法的改进分割算法 | 第23-36页 |
| 2.3.1 分形网络演化方法 | 第24-28页 |
| 2.3.2 四叉树分割 | 第28-32页 |
| 2.3.3 光谱差异分割 | 第32-35页 |
| 2.3.4 改进算法流程 | 第35-36页 |
| 第3章 面向对象分类算法研究 | 第36-46页 |
| 3.1 特征介绍 | 第36-41页 |
| 3.1.1 光谱特征 | 第38页 |
| 3.1.2 形状特征 | 第38-39页 |
| 3.1.3 纹理特征 | 第39-40页 |
| 3.1.4 自定义特征 | 第40-41页 |
| 3.2 模糊分类 | 第41-46页 |
| 3.2.1 隶属度函数分类 | 第41-43页 |
| 3.2.2 最邻近分类 | 第43-46页 |
| 第4章 面向对象分类实验 | 第46-66页 |
| 4.1 实验区域和数据源 | 第46-47页 |
| 4.2 实验流程 | 第47-48页 |
| 4.3 图像分割 | 第48-56页 |
| 4.3.1 FNEA的多尺度分割 | 第49-54页 |
| 4.3.2 改进的FNEA分割 | 第54-56页 |
| 4.4 对象分类 | 第56-66页 |
| 4.4.1 分类层次 | 第56-60页 |
| 4.4.2 分类规则及分类效果 | 第60-66页 |
| 第5章 精度评价及结果分析 | 第66-72页 |
| 5.1 精度评价指标 | 第66-67页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第67-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录 | 第78页 |
