高分辨率遥感影像分割方法及应用研究

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高分辨率遥感影像分割方法及应用研究

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高分辨率遥感影像分割方法及应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-22页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状及存在的问题	第13-19页
1.2.1 遥感影像分割	第13-17页
1.2.2 最优尺度选择问题	第17-18页
1.2.3 当前研究存在的问题	第18-19页
1.3 论文主要研究内容	第19页
1.4 论文结构安排	第19-22页
第二章相关理论基础	第22-33页
2.1 分水岭变换	第22-26页
2.1.1 算法原理	第22-23页
2.1.2 分水岭算法的数学描述	第23-25页
2.1.3 V-S分水岭算法	第25-26页
2.2 非下采样轮廓波变换	第26-29页
2.2.1 变换原理	第27-28页
2.2.2 非下采样塔式滤波器组	第28页
2.2.3 非下采样方向滤波器组	第28-29页
2.3 二值形态学理论	第29-32页
2.3.1 二值结构元素	第29-30页
2.3.2 二值腐蚀和膨胀	第30-32页
本章小结	第32-33页
第三章一种基于邻域数组的遥感影像快速分割方法	第33-47页
3.1 基于形态学梯度的分水岭变换	第33-34页
3.2 区域合并的策略	第34页
3.3 邻域数组	第34-36页
3.4 基于邻域数组的遥感影像分割方法	第36-40页
3.4.1 分割方法概述及流程	第36-37页
3.4.2 两步区域合并	第37-40页
3.5 算法实验与分析	第40-46页
3.5.1 实验数据与实验设计	第40-41页
3.5.2 实验结果及分析	第41-46页
本章小结	第46-47页
第四章一种融合多特征的高分辨率遥感影像分割方法	第47-62页
4.1 区域邻接关系维护	第47-52页
4.1.1 区域邻接图	第47-49页
4.1.2 最近邻图	第49-52页
4.2 区域合并准则	第52-55页
4.2.1 光谱特征距离	第52-53页
4.2.2 纹理特征距离	第53-54页
4.2.3 形状特征距离	第54-55页
4.3 融合多特征的高分辨率遥感影像分割算法及流程	第55-56页
4.4 算法实验与分析	第56-61页
4.4.1 实验数据与实验设计	第56页
4.4.2 合并准则对分割结果的影响	第56-58页
4.4.3 分割结果的多尺度表达	第58-59页
4.4.4 与其它算法的对比	第59-61页
本章小结	第61-62页
第五章基于对象相似性的最优分割尺度评价方法	第62-70页
5.1 面向对象分析中的尺度问题	第62-63页
5.2 最优分割尺度评价方法	第63-66页
5.2.1 对象匹配	第63-64页
5.2.2 灰度相似性	第64-65页
5.2.3 形状相似性	第65-66页
5.2.4 分割质量评价函数	第66页
5.3 实验与分析	第66-69页
5.3.1 实验数据与实验设计	第66-67页
5.3.2 实验结果及分析	第67-69页
本章小结	第69-70页
第六章基于多尺度分割的面向对象遥感影像道路提取	第70-86页
6.1 道路提取概述	第70-71页
6.2 基于多尺度分割的道路提取流程	第71-72页
6.3 道路知识库构建	第72-73页
6.4 对象特征计算	第73-75页
6.5 道路提取后处理	第75-79页
6.5.1 多方向形态学滤波	第75-77页
6.5.2 道路细化	第77-79页
6.5.3 断裂道路的连接	第79页
6.6 实验与分析	第79-85页
6.6.1 实验数据与实验设计	第79-80页
6.6.2 实验结果与分析	第80-85页
本章小结	第85-86页
结论	第86-89页
参考文献	第89-95页
攻读学位期间取得的研究成果	第95-96页
致谢	第96页

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