通過高分辨率遙感圖像頻譜能量特征分析,提出了一種基于頻譜空間的城市道路綠地輪廓特征檢測方法.首先對遙感圖像進行傅里葉變換,分析頻譜能量分布曲線,確定道路綠地輪廓的方向和截止頻率,設計Gabor濾波器提取綠地輪廓特征;然后利用低通濾波獲取道路中心線,根據道路中心線的緩沖區(qū)對綠地輪廓進行定位,得到道路綠地輪廓特征.結果表明,基于圖像頻譜特征分析的方法,使濾波器參數的設計更加精確,可有效實現高分辨率遙感圖像城市道路綠地輪廓特征提取. 

【文章來源】：南京信息工程大學學報(自然科學版). 2020,12(05)

【文章頁數】：9 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)近紅外波段圖像

徑向分布圖主要揭示周期性頻率成分的能量分布,頻譜分析主要是通過最大徑向能量確定圖像的主頻.如圖2c所示,圖像的徑向分布曲線隨著頻率的增加迅速減小,在低頻位置約12周期/圖像處出現拐點,這部分屬于低頻區(qū)域,主要揭示圖像色調特征;在頻率為13～36周期/圖像的中高頻段,頻譜能量下降速度明顯減緩,此頻段反映圖像結構、輪廓特征,是輪廓提取的主要研究頻段;在頻率36周期/圖像之后,頻譜能量的下降速度最慢,此部分頻段主要揭示圖像中的細節(jié)信息及噪聲.徑向分布曲線沒有出現顯著的諧波特征,這是因為道路綠地屬于自然紋理,周期性紋理特征不如建筑物等地物特征顯著,表現在徑向分布特征中無明顯的主頻諧波.從圖2d的角向分布圖中可以看到,圖像的最大角向能量位于135°,且峰值特征顯著,這揭示了圖像中與之垂直方向存在顯著的地物輪廓特征,即道路綠地的方向特征.2.2 截止頻率確定

0°、45°、90°、135°、173°各方向的頻譜能量分布曲線及一階導數曲線如圖4所示.將一階導數曲線在中高頻段的峰值頻率作為截止頻率,設計提取道路綠地輪廓的奇Gabor濾波器.結合一階導數曲線的低頻區(qū)域較高峰值,判斷最大角向能量分布曲線的低頻區(qū)域的拐點頻率,設計提取道路信息的濾波器參數.具體濾波器參數如表1所示.圖4 各方向的能量曲線和一階導數曲線

【參考文獻】：
期刊論文
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