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彩色图像的颜色归并与边界勾绘的计算机化研究

作　者: 胡子付
导　师: 曾志远
学　校: 南京师范大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 遥感图像 八叉树算法 彩色图像颜色归并 矢量化
分类号: TP79
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 160次
引　用: 2次
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内容摘要


本文是在曾志远先生主持的国家自然科学基金项目“SPOT图像信息提取与土地利用／土地覆盖识别与监测研究”(批准号：40371053)资助下，对彩色图像主导颜色的提取及从属颜色的归并、归并后图像色斑边界的自动勾绘的理论和方法进行了研究。 目前遥感的应用可以分为两大类，一类是基于遥感影像多光谱特征的遥感影像的计算机分类；另一类是基于遥感彩色合成图像的人工解译，且该方法目前应用较广泛。为减轻基于人工解译遥感应用的工作量和减少解译过程中主观失误带来的解译结果的粗放性问题，本文就是要开发一套软件来代替基于图像颜色的人工解译。遥感影像彩色合成图像特别是基于曾志远先生LBV变换后图像的颜色一般与特定类型的地物相对应，遥感应用中一般只会提取最主要的若干种地物，对应到图像上就是提取最主要的若干种颜色，并把图像其他颜色归并到主要的颜色中去。 本文除对数字图像处理的一些基本理论问题进行研究外，重点对八叉树颜色量化算法进行了深入研究。发现利用八叉树算法归并的图像并不适合于地学应用，因为该算法用每一类所有像元颜色的平均值作为归并后类的颜色，当所要归并的类别数较少时，就会出现颜色的主色调与原图像发现较大的差异。本文对八义树算法进行了一些改进，用每一类所有像元颜色的优势色，即类中出现次数最多的颜色作为归并后类的颜色，取得了较好的颜色提取和归并效果；同时对现有GIS开发包的矢量化功能进行了研究。根据以上理论，开发出一套基于颜色对彩色图像进行归并和归并后图斑边界自动勾绘的软件系统。

全文目录


前言  4-6
摘要  6-7
Abstract  7-8
目录  8-10
图目录  10-11
1、绪论  11-18
  1.1 选题的背景和意义  11-13
    1.1.1 选题的背景  11-12
    1.1.2 选题意义  12-13
  1.2 研究现状  13-16
    1.2.1 国外有关研究现状  14
    1.2.2 国内有关研究现状  14-15
    1.2.3 小结  15-16
  1.3 研究内容及技术路线  16-18
    1.3.1 研究内容  16
    1.3.2 技术路线  16-18
2、图像文件格式解析及图像的增强处理  18-31
  2.1 常用遥感影像格式的讨论  18-24
    2.1.1 Img格式  18-20
    2.1.2 Tiff格式  20-24
  2.2 彩色合成及增强处理  24-31
    2.2.1 彩色合成  24
    2.2.2 增强处理概述  24-25
    2.2.3 灰度拉伸  25-27
    2.2.4 直方图均衡  27-31
3、主导颜色确立与从属颜色归并  31-45
  3.1 彩色图像颜色归并方法  31-33
    3.1.1 颜色量化的概念  31-32
    3.1.2 颜色归并方法  32-33
  3.2 利用改进八叉数算法实现彩色图像主导颜色提取和从属颜色的归并  33-41
    3.2.1 八叉数算法的基本原理  33-37
    3.2.2 八叉数算法的改进  37
    3.2.3 结果的讨论  37-41
  3.3 程序实现步骤  41-45
    3.3.1 读取原始图像中的像元数据  41-42
    3.3.2 颜色归并、像元分类  42-44
    3.3.3 统计每一类中出现次数最多的颜色,作为这一类的最终的颜色  44-45
4、制图综合与细小色斑滤波及边界自动勾绘  45-52
  4.1 制图综合与滤波的关系  45-46
    4.1.1 制图综合基本理论  45-46
    4.1.2 滤波是制图综合方法之一  46
  4.2 滤波基本理论及程序实现  46-49
    4.2.1 空间域滤波  46-47
    4.2.2 滤波器的选择  47-48
    4.2.3 细小色斑滤波的程序实现  48
    4.2.4 结果讨论  48-49
  4.3 彩色图斑边界勾绘及赋值或注记  49-52
    4.3.1 图斑边界勾绘基本理论  49-50
    4.3.2 边界勾绘的程序实现  50-52
5、软件系统主要模块  52-58
  5.1 数据的输入、输出、显示模块  52-53
  5.2 图像增强处理,颜色值统计模块  53-56
  5.3 主导颜色提取及归并模块  56
  5.4 细小色斑滤波与边界自动勾绘模块  56-58
6、结论与展望  58-60
  6.1、研究成果  58-59
  6.2、工作的不足之处  59
  6.3、展望  59-60
参考文献  60-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感技术的应用
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