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基于数学形态学的高分辨率遥感影像城市道路提取
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基于数学形态学的高分辨率遥感影像城市道路提取
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第一章 绪论第9-18 页
　　· 研究目的和意义第9-10 页
　　· 遥感影像道路提取国内外研究现状第10-12 页
　　· 高分辨率遥感影像中道路提取的难点第12-13 页
　　· 数学形态学的发展及其在道路提取的应用现状第13-15 页
　　· 纹理特征在道路提取方面的应用现状第15-16 页
　　· 论文的主要研究内容与技术路线第16-18 页
　　　　· 论文的主要研究内容第16-17 页
　　　　· 技术路线第17-18 页
第二章 数学形态学的基本理论第18-31 页
　　· 引言第18 页
　　· 二值数学形态学基本运算第18-24 页
　　　　· 二值形态学的腐蚀和膨胀运算第18-21 页
　　　　· 二值形态学的开、闭运算第21-23 页
　　　　· 击中击不中变换第23-24 页
　　　　· 细化和剪枝第24 页
　　· 灰度形态学基本运算第24-27 页
　　　　· 灰度形态学腐蚀和膨胀运算第25-26 页
　　　　· 灰度形态学开、闭运算第26-27 页
　　· 结构元素第27-30 页
　　　　· 结构元素的种类第27 页
　　　　· 结构元素的选取第27-29 页
　　　　· 结构元素的分解第29-30 页
　　· 本章小结第30-31 页
第三章 数学形态学在高分辨率影像道路提取中的应用分析第31-37 页
　　· 高分辨率遥感影像中道路特征提取的基础问题第31-34 页
　　　　· 高分辨率遥感影像中城市道路的特征第31-32 页
　　　　· 高分辨率遥感影像城市道路特征提取影像因素分析第32-34 页
　　· 数学形态学在遥感影像道路提取中的可行性和不足第34-36 页
　　　　· 数学形态学在遥感影像道路提取中的可行性第34-35 页
　　　　· 数学形态学在遥感影像道路提取中的不足第35-36 页
　　· 本章小结第36-37 页
第四章 基于纹理特征和光谱特征的高分辨率影像道路分割研究第37-50 页
　　· 引言第37 页
　　· 遥感图像纹理与纹理特征第37-38 页
　　· 遥感影像纹理特征提取第38-43 页
　　　　· 灰度共生矩阵法第39 页
　　　　· 纹理特征统计量第39-40 页
　　　　· 灰度共生矩阵参数的选择第40-43 页
　　· 遥感影像光谱特征提取第43-44 页
　　　　· 均值类第43-44 页
　　　　· 方差类第44 页
　　· 基于综合特征的遥感影像道路分割第44-49 页
　　　　· 纹理特征的选择第45-46 页
　　　　· 纹理特征的描述第46-47 页
　　　　· 光谱特征的描述第47 页
　　　　· 道路聚类分割第47-49 页
　　· 本章小结第49-50 页
第五章 高分辨率的遥感影像道路提取实验研究第50-64 页
　　· 道路提取实验的内容与方法第50-51 页
　　· 高分辨率遥感影像的预处理第51-55 页
　　　　· 遥感图像增强处理第51-54 页
　　　　· 彩色图像转换为灰度图像第54-55 页
　　· 遥感影像道路分割第55-57 页
　　　　· 基于光谱特征的聚类分割第55-56 页
　　　　· 基于纹理特征的聚类分割第56 页
　　　　· 基于综合纹理和光谱特征的图像聚类分割第56-57 页
　　· 基于综合特征道路分割后的形态学提取第57-61 页
　　　　· 地物目标的分离第58 页
　　　　· 图像非道路图斑的去除第58-59 页
　　　　· 道路信息的完善和细化第59-61 页
　　· 实验结果评价第61-63 页
　　· 本章小结第63-64 页
第六章 总结与展望第64-66 页
参考文献第66-70 页
致谢第70-71 页
个人简历第71 页
在学期间发表的学术论文与研究成果第71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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