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低层特征与高层语义知识结合的城市道路识别方法

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低层特征与高层语义知识结合的城市道路识别方法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 引言第9-17页
  1.1 研究内容及意义第9页
  1.2 国内外研究现状第9-14页
    1.2.1 预处理及低层特征提取第9-10页
    1.2.2 道路识别方法第10-13页
    1.2.3 存在问题及解决方法第13-14页
  1.3 本文技术路线及研究内容第14-15页
  1.4 论文结构安排第15-17页
第二章 城市道路遥感图像低层特征提取方法第17-38页
  2.1 城市道路特征分析第17-20页
    2.1.1 道路共同特征第17-18页
    2.1.2 城市道路关键特征第18-20页
  2.2 基于形态学运算和张量投票的细节特征提取方法第20-33页
    2.2.1 多尺度预处理方法选择第20-28页
    2.2.2 基于形态学运算的细节特征提取第28-29页
    2.2.3 基于Frangi滤波的细节特征增强第29-30页
    2.2.4 基于张量投票的方向特征增强第30-33页
  2.3 实验结果分析第33-37页
    2.3.1 实验图像及参数设置第33-35页
    2.3.2 细节特征提取结果与分析第35-37页
  2.4 本章小结第37-38页
第三章 结合方向特征的面向对象分割方法第38-51页
  3.1 面向对象的遥感图像分割方法第38-39页
  3.2 细节特征指导下的面向对象分割方法第39-44页
    3.2.1 超像素分割第40-43页
    3.2.2 考虑方向特征的超像素间异质度计算方法第43-44页
  3.3 实验结果及分析第44-50页
    3.3.1 实验参数及设置第44-46页
    3.3.2 图像分割结果及对比实验第46-50页
  3.4 本章小结第50-51页
第四章 基于高层语义知识的城市道路识别方法第51-69页
  4.1 城市道路特征提取及到高层语义对象的映射过程第52-61页
    4.1.1 城市道路区域特征提取第52-57页
    4.1.2 城市道路细节特征提取第57-58页
    4.1.3 从低层特征到高层语义对象的映射第58-59页
    4.1.4 基于对象间高层语义关系表述的城市道路识别方法第59-61页
  4.2 实验结果及分析第61-67页
    4.2.1 参数设置第61-63页
    4.2.2 道路识别结果与分析第63-67页
  4.3 本章小结第67-69页
第五章 总结与展望第69-71页
  5.1 论文总结第69-70页
  5.2 工作展望第70-71页
参考文献第71-76页
在学期间的研究成果第76-77页
致谢第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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