| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 阴影检测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 阴影去除研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要研究成果及内容安排 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 遥感图像中阴影的特性 | 第21-33页 |
| 2.1 阴影的类型 | 第21-22页 |
| 2.2 阴影存在的利弊 | 第22-23页 |
| 2.3 阴影特性 | 第23-30页 |
| 2.3.1 阴影的光谱特性 | 第23-25页 |
| 2.3.2 阴影在各色彩空间特性 | 第25-30页 |
| 2.4 遥感图像阴影检测与去除评价标准 | 第30-31页 |
| 2.5 小结 | 第31-33页 |
| 第三章 高分辨率遥感图像阴影检测算法 | 第33-49页 |
| 3.1 基于传统聚类算法的遥感图像阴影检测 | 第33-37页 |
| 3.1.1 k-means聚类算法流程 | 第33-34页 |
| 3.1.2 基于k-means聚类分割的遥感图像阴影检测 | 第34-35页 |
| 3.1.3 实验分析 | 第35-37页 |
| 3.2 基于信息融合的遥感图像阴影检测算法 | 第37-44页 |
| 3.2.1 阴影特性图像提取 | 第37-40页 |
| 3.2.2 基于改进聚类算法的遥感图像阴影区域粗提取 | 第40-42页 |
| 3.2.3 细化提取阴影区域 | 第42-43页 |
| 3.2.4 边界细化 | 第43-44页 |
| 3.3 实验分析 | 第44-48页 |
| 3.4 小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于层次聚类的阴影去除算法 | 第49-61页 |
| 4.1 基于层次聚类的样本字典重构阴影去除算法 | 第49-58页 |
| 4.1.1 构建样本字典 | 第49-50页 |
| 4.1.2 阴影区域样本聚类 | 第50-57页 |
| 4.1.3 去除阴影及平滑滤波 | 第57-58页 |
| 4.2 实验分析 | 第58-60页 |
| 4.3 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |