基于小波包与数学形态学的遥感图像道路提取研究



基于小波包与数学形态学的遥感图像道路提取研究

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基于小波包与数学形态学的遥感图像道路提取研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪言	第10-18页
· 研究背景和意义	第10-13页
· 遥感技术的发展趋势	第10-11页
· 遥感图像领域的难题	第11-13页
· 国内外研究概况	第13-15页
· 本研究课题的主要意义与方法	第15-16页
· 提取道路信息的意义	第15页
· 研究的内容和方法	第15页
· 道路提取的基本过程	第15-16页
· 道路提取方法总结与发展趋势	第16-18页
第二章道路提取的理论方法及技术基础	第18-27页
· 道路的含义和类别	第18页
· 道路自动提取中的知识	第18-23页
· 知识的含义与特征	第19页
· 道路提取中的知识	第19-21页
· 知识表达	第21-23页
· 知识推理	第23页
· 道路特征提取	第23-27页
· 边缘检测	第24页
· 区域分割	第24页
· 边缘追踪	第24-27页
第三章基于全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测算法的研究	第27-39页
· 前言	第27页
· 数学形态学基本原理	第27-28页
· 数学形态学算法应用	第28-30页
· 提出数学形态学自适应边缘检测算法	第30-39页
· 改进的形态学边缘检测算子	第31-33页
· 改进的抗噪型数学形态学边缘检测算子	第33-34页
· 全方位、多尺度自适应形态加权边缘检测算法	第34-36页
· 利用全方位、多尺度自适应形态加权边缘检测算法处理图像	第36-39页
第四章利用小波包方法处理遥感图像中的噪声	第39-49页
· 前言	第39-40页
· 采用小波变换与多分辨率展开	第40-42页
· 快速小波变换	第41-42页
· 将快速小波变换与快速傅里叶变换的比较	第42页
· 通过小波包算法方法处理遥感图像	第42-49页
· 采用小波包变换方法	第43-44页
· 改进小波包算法	第44-45页
· 提出小波包变换的融合算法	第45-46页
· 利用小波包变换的融合算法对图像进行去噪处理	第46-49页
第五章采用数学形态学和小波包算法处理遥感图像	第49-59页
· 遥感图像中道路信息提取方法	第49-53页
· 分析道路模型特征	第49-50页
· 分析道路信息提取方案	第50-53页
· 通过数学形态学和小波包方法对实际道路进行提取	第53-57页
· 本文方法与其它方法的比较	第57-59页
第六章结论	第59-61页
· 结论	第59-60页
· 展望	第60-61页
参考文献	第61-64页
在学研究成果	第64-65页
致谢	第65 页

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