地表水體是水資源的重要組成部分,對(duì)地表水體區(qū)域定量統(tǒng)計(jì)是分析水資源基本情況的有效手段。人工實(shí)地勘查作為傳統(tǒng)的水體面積測(cè)量方法,不僅耗時(shí)費(fèi)力,成本高,而且誤差較大,但隨著高分專項(xiàng)工程的順利實(shí)施,高分衛(wèi)星先后成功發(fā)射,中國(guó)遙感衛(wèi)星已進(jìn)入亞米級(jí)高分時(shí)代,可以利用數(shù)字圖像處理方法對(duì)遙感水體圖像進(jìn)行分析,克服了傳統(tǒng)人工水資源測(cè)量耗時(shí)費(fèi)力且誤差較大的問(wèn)題。因?yàn)檫b感圖像地形地貌復(fù)雜多樣,圖像中的目標(biāo)形狀、大小和數(shù)量等各不相同,所以本文利用自適應(yīng)形態(tài)學(xué)理論方法,對(duì)遙感圖像地表水體區(qū)域進(jìn)行分割。論文的主要工作如下:（1）對(duì)遙感圖像地表水體分割和自適應(yīng)形態(tài)學(xué)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析并對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在遙感圖像中的基本理論和方法做了剖析。（2）針對(duì)對(duì)比度較低的遙感圖像,目標(biāo)水體與非目標(biāo)地物灰度值相近的問(wèn)題,提出了一種基于自適應(yīng)橢圓結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)遙感水體圖像對(duì)數(shù)增強(qiáng)方法,在濾除水體外噪聲,保持水體邊緣的同時(shí)增強(qiáng)遙感圖像對(duì)比度。首先利用線性結(jié)構(gòu)張量估計(jì)圖像特征值和特征向量,并用該特征建立自適應(yīng)橢圓結(jié)構(gòu)元素,更好地保持水體邊緣;然后定義自適應(yīng)形態(tài)學(xué)腐蝕膨脹,組合出自適應(yīng)形態(tài)學(xué)開(kāi)閉運(yùn)算;最后利用自適應(yīng)形態(tài)學(xué)運(yùn)算構(gòu)造對(duì)... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文研究的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感圖像水體提取及分割研究現(xiàn)狀
        1.2.2 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論基礎(chǔ)
    2.1 形態(tài)學(xué)運(yùn)算
        2.1.1 二值形態(tài)學(xué)
        2.1.2 灰度形態(tài)學(xué)
    2.2 圖像梯度
    2.3 線性結(jié)構(gòu)張量
    2.4 本章小結(jié)
3 自適應(yīng)橢圓結(jié)構(gòu)元素的遙感水體圖像對(duì)數(shù)增強(qiáng)方法
    3.1 引言
    3.2 圖像增強(qiáng)方法
        3.2.1 空域圖像增強(qiáng)
        3.2.2 頻域圖像增強(qiáng)
    3.3 遙感水體圖像對(duì)數(shù)增強(qiáng)方法流程
    3.4 自適應(yīng)橢圓結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)運(yùn)算
        3.4.1 自適應(yīng)橢圓結(jié)構(gòu)元素
        3.4.2 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)運(yùn)算
    3.5 對(duì)數(shù)圖像增強(qiáng)
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
4 自適應(yīng)形態(tài)學(xué)橢圓結(jié)構(gòu)元素遙感水體圖像分割
    4.1 引言
    4.2 圖像分割方法
        4.2.1 閾值分割
        4.2.2 邊緣分割
        4.2.3 區(qū)域分割
    4.3 遙感水體圖像分割方法流程
    4.4 灰度切片
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3150784