| 【中文题名】 | 遥感图像中建筑物自动识别与标绘方法研究 |
| 【英文题名】 | The Technique for Automatic Building Recognition and Mapping in Remote Sensing Images |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-28 |
| 【中关键词】 | 自动目标识别,自动标绘,图像分割,聚类算法,Hough变换, |
| 【英关键词】 | Automatic Target Recognition,Automatic Mapping,Image Segmentation,Clustering,Hough Transform, |
| 【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】 | 自动目标识别(Automatic Target Recognition，ATR)技术，是遥感图像处理领域的核心技术之一。近年来，随着几颗商用遥感卫星的成功发射，如IKONOS、QuickBird等，高分辨率遥感图像资源越来越丰富，遥感图像中的自动目标识别技术再次成为研究的热点。遥感图像中自动目标识别的任务是将感兴趣的目标，如森林、湖泊、农作物、建筑物等，从图像背景中自动地识别出来。为了实现这一目标，需要综合应用图像处理，特征提取，图像分割等多项技术。针对实际的应用，在完成目标的自动识别后，还需要对其进行几何重建，构造出目标的规则几何外形，以实现地图的自动标绘。遥感图像中的自动目标识别与标绘技术现在已广泛应用于环境监测、军事侦察、农业估产、灾害控制等方面，也是未来地理信息系统(GIS)、数字地球、数字城市构想的关键技术。
本文研究了当前遥感图像中建筑物自动识别与标绘领域的相关技术和方法。在对已有方法进行归纳总结的基础上，提出了一种建筑物自动识别与标绘的应用框架。该框架包含三个部分：首先从城区遥感图像中找出建筑物的候选区域，然后从这些候选区域中确定真实的建筑物目标，最后对建筑物进行标绘。
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| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-8 |
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第一章 绪论 |
8-14 |
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1.1 建筑物自动识别与标绘技术概述 |
8-9 |
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1.2 前人的研究成果 |
9-11 |
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1.2.1 基于几何结构元素的方法 |
10 |
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1.2.2 基于区域的方法 |
10-11 |
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1.2.3 基于立体图像的方法 |
11 |
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1.3 本文的研究内容 |
11-12 |
|
1.4 本文的内容安排 |
12-14 |
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第二章 建筑物自动提取方法研究 |
14-44 |
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2.1 基于直方图势函数聚类的自适应多阈值分割 |
14-27 |
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2.1.1 势函数聚类 |
14-16 |
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2.1.2 自适应多阈值分割 |
16-19 |
|
2.1.3 改进的自适应多阈值分割 |
19-20 |
|
2.1.4 实验结果及分析 |
20-27 |
|
2.2 基于灰度共生矩阵的图像分割 |
27-40 |
|
2.2.1 灰度共生矩阵 |
27-29 |
|
2.2.2 基于Gentle Boosting的纹理特征分类 |
29-38 |
|
2.2.3 实验结果及分析 |
38-40 |
|
2.3 两种图像分割方法的比较 |
40-44 |
|
第三章 建筑物目标的确认 |
44-63 |
|
3.1 建筑物候选区域的分离 |
44-50 |
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3.1.1 建筑物候选区域种子点的确定 |
45-48 |
|
3.1.2 建筑物候选区域的分离 |
48-50 |
|
3.2 建筑物候选区域边缘提取 |
50-56 |
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3.2.1 边缘提取的常用方法 |
50-55 |
|
3.2.2 边缘提取结果比较 |
55-56 |
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3.3 建筑物候选区域主线段的获取 |
56-60 |
|
3.4 真实建筑物目标的确定 |
60-63 |
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第四章 建筑物自动标绘方法研究 |
63-70 |
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4.1 基于建筑物主方向的网格匹配方法 |
63-66 |
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4.1.1 建筑物外形的重建 |
63-65 |
|
4.1.2 建筑物外形的优化 |
65-66 |
|
4.2 实验结果及分析 |
66-70 |
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第五章 结束语 |
70-72 |
|
参考文献 |
72-76 |
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硕士期间发表的论文 |
76-77 |
|
致谢 |
77 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389422 |
