郝会娟硕士论文：建筑物轮廓提取与区域分类研究

本篇硕士学位论文主要探讨了"建筑物轮廓提取和区域分类的研究"这一主题。作者郝会娟在导师黄雅平的指导下，针对建筑物轮廓的自动化处理进行了深入探讨。建筑物轮廓提取是遥感图像处理中的关键环节，它涉及到计算机视觉、图像分析和机器学习等多个领域，主要用于地理信息系统（GIS）中的城市规划、建筑检测和环境监测等方面。 论文首先介绍了研究背景和技术挑战，强调了准确和高效地从复杂的遥感影像中自动识别建筑物轮廓的重要性。建筑物轮廓提取涉及到图像预处理，包括噪声去除、边缘检测等步骤，这可能使用到诸如Canny边缘检测算法、霍夫变换等技术。同时，也讨论了不同的特征提取方法，如形状特征、纹理特征和深度信息，以提高轮廓识别的精度。 区域分类则是对建筑物轮廓识别后的进一步处理，通过聚类、分类算法（如支持向量机、决策树等）对建筑物所在的区域进行区分，有助于后续的空间分析和决策。这项研究还可能结合深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）对大规模数据进行训练，以提升区域分类的准确性。 在论文的实施部分，郝会娟详细描述了她的实验设计，包括数据集的选择、模型的构建与优化过程，以及实验结果的评估。此外，她还讨论了可能遇到的困难和解决方案，比如小目标识别、光照变化的影响以及不同场景下的适应性问题。 最后，论文总结了研究成果，强调了在实际应用中的价值，并对未来的研究方向提出了建议。致谢部分表达了郝会娟对导师黄雅平的深深感谢，以及对其他教师和同学们的协助和支持的感激之情，体现出团队合作在科研项目中的重要性。 这篇论文深入研究了建筑物轮廓提取的技术细节，以及如何将其与区域分类相结合，为遥感图像处理领域的实践应用提供了有价值的方法和理论依据。