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遙感圖像中的道路提取方法研究

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遙感圖像中的道路提取方法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第1章 緒論第9-15頁
    1.1 研究背景及研究意義第9-10頁
    1.2 道路提取的關鍵技術第10-11頁
    1.3 國內外研究現狀第11-14頁
        1.3.1 國外研究現狀第11-12頁
        1.3.2 國內研究現狀第12-13頁
        1.3.3 存在的主要問題第13-14頁
    1.4 論文組織結構第14-15頁
第2章 道路遙感圖像的預處理第15-23頁
    2.1 圖像預處理中常用的濾波技術第15-16頁
        2.1.1 空間域濾波第15頁
        2.1.2 頻率域濾波第15-16頁
    2.2 道路遙感圖像的中值濾波去噪第16-20頁
        2.2.1 傳統中值濾波算法第16-17頁
        2.2.2 改進中值濾波算法第17-20頁
    2.3 實驗結果與分析第20-22頁
    2.4 本章小結第22-23頁
第3章 遙感圖像的分類識別第23-37頁
    3.1 道路遙感圖像的特點第23頁
    3.2 遙感圖像的紋理特征提取第23-28頁
        3.2.1 灰度差分法第24-25頁
        3.2.2 灰度共生矩陣第25-27頁
        3.2.3 Gabor變換第27-28頁
    3.3 遙感圖像的頻域特征提取第28-31頁
    3.4 遙感圖像的多特征融合第31-32頁
    3.5 實驗第32-35頁
        3.5.1 最優分類面第32-33頁
        3.5.2 評價標準第33-34頁
        3.5.3 實驗過程及結果分析第34-35頁
    3.6 本章小結第35-37頁
第4章 道路圖像分割和道路提取第37-58頁
    4.1 基于光譜特征的分割算法第37-40頁
        4.1.1 閾值分割算法第37-38頁
        4.1.2 基于遺傳算法的閾值分割第38頁
        4.1.3 基于光譜特征的分割結果及分析第38-40頁
    4.2 基于邊緣特征的分割算法第40-46頁
        4.2.1 Sobel算子第40頁
        4.2.2 Laplacian算子第40-41頁
        4.2.3 Canny算子第41-42頁
        4.2.4 改進的Prewitt算子第42-45頁
        4.2.5 基于邊緣特征的分割結果及分析第45-46頁
    4.3 基于改進小波收縮的分割算法第46-51頁
        4.3.1 小波收縮第46-47頁
        4.3.2 基于改進GCBAC模型的分割算法第47-49頁
        4.3.3 改進分割算法的實驗結果及分析第49-51頁
    4.4 道路提取及形態學修正第51-57頁
        4.4.1 區域特征提取第51-52頁
        4.4.2 形狀特征提取第52頁
        4.4.3 基于形態學濾波的道路修正第52-55頁
        4.4.4 道路提取結果及實驗分析第55-57頁
    4.5 本章小結第57-58頁
第5章 總結與展望第58-60頁
    5.1 總結第58-59頁
    5.2 展望第59-60頁
參考文獻第60-64頁
申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第64-65頁
致謝第65頁

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