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高分辨率遥感图像的道路提取与车辆检测

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高分辨率遥感图像的道路提取与车辆检测
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-18页
  1.1 研究背景及意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-13页
    1.2.1 道路提取发展现状第9-11页
    1.2.2 分割算法的研究现状第11-12页
    1.2.3 车辆检测的研究现状第12-13页
  1.3 数据源和场景介绍第13-15页
    1.3.1 数据源选取说明第13-14页
    1.3.2 道路场景描述第14-15页
  1.4 论文主要研究内容及结构安排第15-18页
第2章 基于聚类分割的道路提取算法第18-33页
  2.1 引言第18页
  2.2 改进后的K-means聚类分割第18-22页
  2.3 模糊C均值聚类分割第22-25页
  2.4 后处理与道路提取第25-29页
    2.4.1 数学形态学理论第25-26页
    2.4.2 形状特征后处理第26-27页
    2.4.3 基于凸包的断裂道路连接第27-29页
  2.5 实验与结果分析第29-32页
  2.6 本章小结第32-33页
第3章 基于改进分水岭算法的道路提取第33-45页
  3.1 引言第33页
  3.2 分水岭分割原理及改进第33-36页
    3.2.1 分水岭分割概述第33-35页
    3.2.2 本研究改进技术流程第35-36页
  3.3 基于自适应阈值梯度的分水岭分割前景标记提取第36-41页
    3.3.1 彩色向量空间梯度描述第36-38页
    3.3.2 用结合边缘信息的自适应阈值梯度实现前景标记提取第38-41页
  3.4 基于形态学的分水岭分割背景标记提取及道路后处理第41-43页
    3.4.1 距离变换进行背景标记第41-42页
    3.4.2 道路后处理第42-43页
  3.5 道路提取结果分析第43-44页
  3.6 本章小结第44-45页
第4章 道路车辆的检测与提取第45-53页
  4.1 引言第45页
  4.2 基于改进双阈值的车辆检测算法第45-47页
  4.3 阴影及干扰地物去除第47-49页
  4.4 整车检测与处理第49-51页
  4.5 实验与结果分析第51-52页
  4.6 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-62页
致谢第62页

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