| 【中文题名】 | 遥感图像中机场跑道检测技术研究 |
| 【英文题名】 | Runway Detecting from Remote Senesing Image |
| 【学科专业】 | 电子科学与技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-11-7 |
| 【中关键词】 | 边缘检测,Canny准则,边缘置信度,直线提取,线基元,跑道检测 |
| 【英关键词】 | Edge Detection,Canny's cratria,Edge Confidence,Straight Line Extracting,Linear Primitive,Runway Detection, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对边缘检测的各种算法做了总结,分析了各种算法的优点和不足,详细的介绍了Canny提出的边缘检测的三条准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应。在此基础上针对机场跑道的结构特征,改进了嵌入置信度的边缘检测算法,从实验结果看,该算法优于以往的方法。
直线是图像理解中非常重要的中层描述符号,已有的提取算法存在一些需要改进的地方。边缘检测已经有许多成熟的算法,但是从边缘图像中提取直线的算法还不多见。本文提出一种从边缘图像中提取直线的快速算法。首先分析边缘图像的结构特征,然后给出线基元的概念,最后给出线基元和直线连接的规则。实验结果表明,算法的速度较快,对噪声有较好的抑制作用,并且可以应用到实际的目标识别系统中。
本文提出了从高分辨率遥感图中检测机场跑道的算法流程。将嵌入置信度的边缘检测算法和基于线基元的直线提取方法应用到了该流程中,前者增加了检测结果的可靠性,后者加快了跑道检测速度。最后的实验结果表明本文算法是快速、稳健的。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
7-8 |
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Abstract |
8-9 |
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第一章 前言 |
9-11 |
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§1．1 本课题的研究背景和研究状况 |
9 |
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§1．2 本课题的研究意义 |
9-10 |
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§1．3 本文的主要工作 |
10-11 |
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第二章 边缘检测算法回顾 |
11-31 |
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§2．1 数字图像与边缘检测 |
12-14 |
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2．1．1 数字图像及数字图像处理 |
12-13 |
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2．1．2 边缘及边缘检测 |
13-14 |
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§2．2 边缘检测算法综述 |
14-24 |
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§2．3 Canny准则及Canny算法 |
24-29 |
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2．3．1 边缘检测的Canny准则 |
24-26 |
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2．3．2 Canny边缘检测算法 |
26-29 |
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§2．4 本章小结 |
29-31 |
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第三章 嵌入置信度的边缘检测 |
31-43 |
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§3．1 边缘置信度的定义 |
31-33 |
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3．1．1 利用边缘置信度的边缘检测方法概述 |
31-32 |
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3．1．2 边缘置信度的定义 |
32-33 |
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§3．2 梯度的计算 |
33-37 |
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3．2．1 离散域中梯度的估计 |
33-34 |
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3．2．2 差分模板的属性 |
34-35 |
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3．2．3 标准边缘模板 |
35-36 |
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3．2．4 梯度算子的属性 |
36-37 |
|
§3．3 边缘检测实现方法 |
37-42 |
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3．3．1 差分模板 |
37 |
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3．3．2 图像梯度幅度的归一化处理 |
37-38 |
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3．3．3 极大值判别准则 |
38-39 |
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3．3．4 磁滞阈值处理 |
39-42 |
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§3．4 本章小结 |
42-43 |
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第四章 高分辨率遥感图像中机场跑道快速检测方法 |
43-55 |
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§4．1 遥感图像中机场目标判读的预备知识 |
43-46 |
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4．1．1 机场主要建筑设施的判读 |
43-44 |
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4．1．2 机场种类的判读 |
44-46 |
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§4．2 一种从边缘图像中提取直线的快速算法 |
46-51 |
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4．2．1 边缘检测 |
46-47 |
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4．2．2 线基元确定方法 |
47-48 |
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4．2．3 线基元的连接规则 |
48-49 |
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4．2．4 去干扰处理 |
49 |
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4．2．5 直线连接 |
49-51 |
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§4．3 机场跑道快速检测方法 |
51-53 |
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4．3．1 高分辨率遥感图像机场跑道检测的特点 |
51 |
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4．3．2 机场跑道检测流程 |
51-53 |
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§4．4 本章小结 |
53-55 |
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第五章 结束语 |
55-56 |
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致谢 |
56-57 |
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作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
57-58 |
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参考文献 |
58-60 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389324 |
