本文關(guān)鍵詞： 目標(biāo)提取 車輛邊緣 遺傳算法 航攝影像 模糊分割　出處：《測(cè)繪通報(bào)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用高分辨率遙感影像實(shí)現(xiàn)道路車輛監(jiān)測(cè)在交通管理系統(tǒng)中占有重要地位,然而受成像條件及車輛本身顏色多樣性的影響,很難從遙感影像中直接提取道路車輛。為此,本文提出了一種結(jié)合遺傳算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感影像道路車輛提取方法。首先利用模糊聚類方法建立影像分割模型,并利用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解,從而實(shí)現(xiàn)影像中道路、車輛及環(huán)境的精確分割;然后對(duì)分割結(jié)果中不同層進(jìn)行賦值,實(shí)現(xiàn)分割結(jié)果的二值化;最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作從分割的道路—車輛的二值結(jié)果中剔除道路,從而實(shí)現(xiàn)道路車輛的提取。利用本文方法對(duì)航空影像進(jìn)行了道路車輛提取試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法不僅能夠準(zhǔn)確識(shí)別地面車輛位置,還能精確提取其輪廓線。
[Abstract]:Using high-resolution remote sensing image to realize road vehicle monitoring plays an important role in traffic management system, but it is affected by imaging conditions and color diversity of vehicle itself. It is difficult to extract road vehicles directly from remote sensing images. In this paper, a method of road vehicle extraction from remote sensing image based on genetic algorithm and mathematical morphology is proposed. Firstly, the image segmentation model is established by fuzzy clustering method and solved by genetic algorithm. In order to achieve accurate segmentation of road, vehicle and environment in the image; Then the different layers in the segmentation results are assigned to realize the binary segmentation results. Finally, the mathematical morphology is used to remove the road from the binary result of the segmented road-vehicle. In order to achieve the road vehicle extraction. Using the method in this paper to carry out the road vehicle extraction test. The experimental results show that this method can not only accurately identify the position of the vehicle on the ground. The contour line can also be accurately extracted.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41301479) 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目(201510147005) 遼寧省自然科學(xué)基金(2015020090)
【分類號(hào)】：TP18;TP751
【正文快照】： 作為圖像處理的重要內(nèi)容,目標(biāo)提取已有廣泛的應(yīng)用,如房屋[1]、道路[2-3]、植被[4]等的提取。道路車輛提取作為目標(biāo)提取中的重要任務(wù)之一,在監(jiān)測(cè)道路車流量、車流密度等交通管理方面具有獨(dú)特的潛在應(yīng)用價(jià)值。近年來(lái),隨著無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)的發(fā)展,獲取高分辨率遙感影像的成本越來(lái)越

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本文編號(hào)：1478138