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SAR图像道路和机场提取方法研究

摘要第1-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-31页
   ·研究背景第14-15页
   ·国内外研究现状第15-26页
     ·道路提取的研究现状第15-22页
     ·机场提取的研究现状第22-26页
   ·课题的研究方案第26-27页
   ·课题的研究内容和组织结构第27-31页
第二章 SAR图像边缘检测第31-64页
   ·引言第31-32页
   ·边缘类型第32-34页
   ·为什么差分梯度边缘检测算子不适于SAR图像边缘检测第34-37页
     ·差分梯度边缘检测算子的原理第34页
     ·为什么差分梯度边缘检测算子不适于SAR图像边缘检测第34-37页
   ·SAR图像经典边缘检测算子第37-52页
     ·边缘检测性能评估方法第38-39页
     ·阶跃边缘检测算子第39-49页
     ·线边缘检测算子第49-52页
   ·改进的基于多边缘模型阶跃边缘检测算法第52-62页
     ·单边缘模型的不合理性第53页
     ·利用ROEWA算子检测边缘第53-55页
     ·边缘方向计算存在的问题第55-56页
     ·利用Gabor滤波器计算边缘方向第56-57页
     ·实验结果及分析第57-62页
   ·本章小结第62-64页
第三章 线基元提取第64-86页
   ·引言第64-66页
   ·线基元提取方法第66-72页
     ·相位编组第66-67页
     ·基于模板的线基元提取方法第67-68页
     ·基于RT的线基元提取方法第68-72页
     ·三种线基元提取方法的定性比较第72页
   ·线基元提取性能量化评估准则第72-74页
     ·以像素点为基本度量单位的评估指标第72-73页
     ·以线段为基本度量单位的评估指标第73-74页
     ·计算复杂度第74页
   ·线基元提取方法性能量化比较第74-78页
   ·去斑处理对线基元提取性能的影响第78-85页
     ·Frost去斑滤波器第79-80页
     ·去斑后线基元提取方法之间的性能比较第80-81页
     ·去斑前后每种方法各自性能比较第81-85页
   ·本章小结第85-86页
第四章 SAR图像道路目标提取第86-117页
   ·引言第86-87页
   ·道路提取性能量化评估准则第87-91页
     ·道路网络参考数据第87页
     ·数据匹配第87-88页
     ·以像素点为基本度量单位的道路提取性能评估指标第88-90页
     ·以道路段为基本度量单位的道路提取性能评估指标第90-91页
   ·基于遗传算法的线基元连接方法第91-97页
     ·遗传算法简介第92-94页
     ·基于GA的线基元连接方法第94-97页
   ·中高分辨率SAR图像半城区道路网自动提取方法第97-107页
     ·预处理第98页
     ·线边缘检测第98-99页
     ·基于Radon变换的线基元提取第99页
     ·基于GA的道路检测第99-100页
     ·道路交叉点检测第100-102页
     ·实验结果及性能评估第102-107页
   ·SAR图像曲线道路自动提取第107-116页
     ·一种启发式曲线连接方法第108-111页
     ·一种基于张量投票的曲线连接方法第111-116页
   ·本章小结第116-117页
第五章 机场目标提取第117-136页
   ·引言第117页
   ·SAR图像跑道知识及预处理第117-119页
   ·一种新的基于聚类分析的线基元连接方法第119-125页
     ·相似性测度的构造第120-124页
     ·基于区域生长的聚类第124-125页
   ·复杂SAR图像场景中机场跑道提取第125-131页
     ·边缘检测第125页
     ·线基元提取第125页
     ·筛选感兴趣线基元第125-126页
     ·基于聚类分析的线基元连接第126页
     ·寻找平行线对第126页
     ·验证识别第126-127页
     ·实验结果及性能分析第127-131页
   ·机场区域提取第131-134页
     ·区域生长第132页
     ·KL变换提取机场区域第132-133页
     ·实验结果第133-134页
   ·本章小结第134-136页
第六章 结束语第136-138页
   ·论文的主要研究成果及创新点第136-137页
   ·展望第137-138页
致谢第138-139页
参考文献第139-149页
攻读博士期间撰写的主要论文第149页

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