海岸线影像特征提取方法与实证研究

论文摘要

本文从海岸带与海岸线的基本理论出发,围绕海岸线遥感影像特征提取这一主题,在深入理解小波分析方法的基本原理及分析前人在图像边缘提取方面的研究成果的基础上,首先针对海岸线经典边缘提取算法进行深入的研究,并通过各种实验进行对比分析;其次,结合小波分析的基本理论和方法,提出基于小波分析的高分辨率遥感影像的海岸线提取方法及依托MATLB图像处理工具的可行性与优越性;最后,提出利用多尺度小波分析方法进行高分辨率遥感影像海岸线提取的工作流程,并根据实际影像的特点进行深入的方法探讨与实证研究,由此体现了小波分析方法应用于该领域的优势。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 中文文摘
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景与研究意义
• 1.2 用于海岸线监测的遥感技术
• 1.2.1 国外研究进展
• 1.2.2 国内研究进展
• 1.3 本文主要研究内容
• 第2章 基本理论研究
• 2.1 引言
• 2.2 海岸带与海岸线理论
• 2.2.1 海岸带与海岸线位置
• 2.2.2 海岸线探测
• 2.2.3 海岸线的数字化表示
• 2.3 小波分析的基本理论
• 2.3.1 小波的基本概念
• 2.3.1.1 小波函数
• 2.3.1.2 尺度函数
• 2.3.1.3 小波变换和小波逆变换
• 2.3.2 小波变换的基本性质
• 2.3.3 多分辨率分析
• 2.3.3.1 二维MRA的定义
• 2.3.3.2 二维MRA算法（Mallat算法）
• 2.3.4 小波函数的选择
• 2.4 时空尺度
• 2.4.1 尺度内涵
• 2.4.2 空间分辨率
• 2.4.3 尺度与边缘特征的关系
• 第3章 海岸线提取的经典算法研究
• 3.1 引言
• 3.2 阈值分割法
• 3.3 区域生长法
• 3.4 图像边缘检测法
• 3.4.1 Roberts算子
• 3.4.2 Prewitt算子
• 3.4.3 Sobel算子
• 3.4.4 Canny算子
• 3.4.4.1 Canny边缘检测准则
• 3.4.4.2 Canny边缘检测算法
• 3.4.5 边缘检测效果比较
• 小结
• 第4章 基于小波变换的多尺度边缘提取方法
• 4.1 引言
• 4.2 基于小波变换的多尺度边缘提取方法
• 4.2.1 多尺度边缘检测法的一维运用原理
• 4.2.2 多尺度边缘检测法的二维运用原理
• 4.2.3 多尺度边缘检测法的应用步骤
• 4.3 海岸线提取的精处理
• 4.3.1 边界跟踪
• 4.3.2 细化处理
• 4.4 小波变换用于图像处理的优势
• 4.5 Matlab中的小波分析图像处理功能
• 小结
• 第5章 基于小波变换的多尺度边缘提取实证研究
• 5.1 引言
• 5.2 基于小波分析的高分辨率遥感影像的预处理
• 5.2.1 基本思路
• 5.2.2 具体步骤
• 5.2.3 计算方法
• 5.3 基于小波分析的高分辨率遥感影像的灰度拉伸
• 5.4 基于小波分析的高分辨率遥感影像的海岸线提取
• 5.5 海岸线小波提取的后处理
• 5.6 海岸线小波提取结果对比分析
• 5.6.1 试验结果图及分析
• 5.6.2 试验结果讨论
• 第6章 结论与讨论
• 附录
• 参考文献
• 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果
• 致谢
• 个人简历