基于高分辨率遥感影像的城区建筑物提取方法研究

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基于高分辨率遥感影像的城区建筑物提取方法研究

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基于高分辨率遥感影像的城区建筑物提取方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 研究背景	第11-13页
1.2 遥感影像建筑物提取研究现状	第13-14页
1.3 本文的研究内容	第14-15页
1.4 本文的章节安排	第15-17页
第2章遥感影像预处理及影像分割研究	第17-31页
2.1 遥感影像预处理	第17-20页
2.1.1 常见的遥感数据及特点	第17-18页
2.1.2 遥感影像的预处理	第18-20页
2.2 图像分割技术的研究	第20-22页
2.2.1 基于边缘检测的分割方法	第20页
2.2.2 基于区域的分割方法	第20-21页
2.2.3 基于灰度特征的阈值分割方法	第21页
2.2.4 其它的图像分割方法	第21-22页
2.3 传统分水岭算法的研究	第22-23页
2.3.1 分水岭变换原理	第22页
2.3.2 传统分水岭算法优缺点	第22-23页
2.4 改进的分水岭算法实现	第23-27页
2.4.1 多尺度梯度图像	第23-24页
2.4.2 区域标记	第24-26页
2.4.3 改进的分水岭算法	第26-27页
2.5 高分遥感影像分割实验结果	第27-30页
2.6 本章小结	第30-31页
第3章基于面向对象的建筑物提取	第31-40页
3.1 城市地区地理特点分析	第31-32页
3.2 遥感影像的建筑物提取特征	第32-36页
3.2.1 光谱特征	第33页
3.2.2 纹理特征	第33-34页
3.2.3 形状特征	第34-36页
3.3 基于形状性约束的建筑物提取	第36-38页
3.3.1 建筑物在图像分割后的状态	第36页
3.3.2 矩形度作为提取依据的意义	第36-37页
3.3.3 建筑物提取	第37-38页
3.4 建筑物提取结果	第38-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第4章基于最近邻分类算法的建筑物提取	第40-53页
4.1 数学形态学基本原理	第40-42页
4.1.1 结构元素	第40-41页
4.1.2 形态学腐蚀和膨胀	第41页
4.1.3 形态学开闭运算及顶帽变换	第41-42页
4.2 多方向性形态学滤波算法	第42-44页
4.2.1 多方向结构元素选取	第42-43页
4.2.2 形态学滤波剔除道路干扰	第43-44页
4.3 基于面向对象最近邻算法的建筑物提取	第44-48页
4.3.1 特征提取	第45-46页
4.3.2 距离的概念	第46-47页
4.3.3 面向对象的最近邻算法	第47-48页
4.3.4 最近邻分类算法流程图	第48页
4.4 建筑物提取实验结果及精度分析	第48-52页
4.5 本章小结	第52-53页
第5章总结与展望	第53-55页
5.1 工作总结	第53页
5.2 工作展望	第53-55页
参考文献	第55-58页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第58-59页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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