本文關鍵詞：高分辨率遙感圖像中道路提取的分析與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西安電子科技大學》 2009年

高分辨率遙感圖像中道路提取方法研究

陳娟娟  

【摘要】： 道路網(wǎng)作為基礎地理信息,它的識別和精確定位對于影像理解、GIS數(shù)據(jù)獲取、制圖以及作為其他目標的參照體都有深遠意義。如何更好地利用遙感影像提取道路信息,是近年來的一個重要研究方向。根據(jù)自動化程度,道路提取可分全自動和半自動兩種方式。目前國內(nèi)外學者對于這兩種方式的道路提取已進行了大量的研究。然而,除了一些半自動系統(tǒng),還沒有一種適用范圍廣的方法來自動提取道路網(wǎng)絡,且大量應用都集中于中低分辨率下的道路或道路網(wǎng)。隨著分辨率提高,高分辨率和中低分辨率下道路的影像特征呈現(xiàn)出較大差異,使高分辨率下的道路提取更具有復雜性和挑戰(zhàn)性。 本文針對高分辨率下的山區(qū)遙感圖像和城區(qū)遙感圖像中的道路提取,分別進行了研究。主要工作包括以下三部分: (1)基于傳統(tǒng)形態(tài)學開閉算子的區(qū)域算子,能夠更好的適應圖像的形狀變化,消除塊狀效應。應用區(qū)域算子對圖像進行預處理,再經(jīng)分水嶺變換可較好地保留道路信息。重點討論了區(qū)域閉運算的實現(xiàn)過程,及區(qū)域算子在山區(qū)道路自動提取中的應用,并通過實驗結果驗證了算子的有效性。 (2)對于含中心線的城區(qū)道路,采用基于模板匹配的半自動道路提取方法,可實時、準確地提取城區(qū)主干道路的中心線。以中心線上一點為中心建立對應模板窗,在沿道路前進方向尋找與之匹配的目標窗,將該目標窗中心作為下一個道路種子點,并以此生成新的模板窗。循環(huán)迭代即可得到一系列中心線上種子點,最后將其連接成中心線。實驗結果表明,該方法對道路中心線的提取不僅滿足實時性要求,也達到了較好準確性。 (3)對于不存在道路中心線的城區(qū)道路段,由于不能依賴于提取中心線特征來獲得道路,本文分別采用了基于像素匹配和基于比值直方圖匹配的半自動提取算法。實驗結果證明,采用這兩種算法,均可以較好的提取出道路信息,且當?shù)缆放c周圍環(huán)境對比度降低時,仍能保證獲得較好效果。同時,算法也基本滿足實時性要求。 本文工作得到國家自然科學基金(No.60672126,60702062,60971128)、“863計劃”項目(No.2007AA12Z136)和科技部“973計劃”重點項目(No.2006CB705707)的資助。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TP751
【目錄】：

摘要3-4

Abstract4-8

第一章 緒論8-12

1.1 遙感圖像技術概述8-10

1.1.1 遙感的概念8

1.1.2 遙感的特性8-9

1.1.3 遙感的分類9-10

1.2 道路提取的研究背景10

1.3 論文主要工作和內(nèi)容安排10-12

第二章 道路提取的基本理論與方法12-18

2.1 道路的基本特征12-13

2.2 道路提取方法分類13-18

2.2.1 半自動道路提取方法13-14

2.2.2 自動道路提取方法14-15

2.2.3 道路提取方法總結15-18

第三章 區(qū)域運算及其在山區(qū)遙感圖像道路自動提取中的應用18-28

3.1 形態(tài)學變換和開閉運算18-21

3.1.1 形態(tài)學概述18-19

3.1.2 膨脹和腐蝕19

3.1.3 開運算和閉運算19-20

3.1.4 仿真實驗結果20-21

3.2 區(qū)域算子21-25

3.2.1 區(qū)域算子基本理論21-22

3.2.2 區(qū)域算子實現(xiàn)過程22-23

3.2.3 仿真實驗結果23-25

3.3 區(qū)域閉運算在山區(qū)道路自動提取中的應用25-28

3.3.1 山區(qū)道路提取步驟25-26

3.3.2 仿真實驗結果26-28

第四章 高分辨率城區(qū)遙感圖像道路中心線的半自動提取28-40

4.1 半自動道路提取技術28-29

4.2 交互式操作29-31

4.2.1 初始點選取30

4.2.2 種子點校正30-31

4.3 圖像預處理31-33

4.3.1 車輛策略31-32

4.3.2 圖像增強32

4.3.3 閾值分割32-33

4.4 模板匹配計算33-37

4.5 仿真實驗結果37-39

4.6 實驗結論39-40

第五章 基于匹配算法的半自動提取無中心線道路40-52

5.1 基于模板像素匹配的遙感圖像半自動道路提取40-47

5.1.1 圖像預處理41

5.1.2 初始種子點選取41-42

5.1.3 道路寬度獲取42-43

5.1.4 角度紋理特征提取43

5.1.5 像素匹配計算43-46

5.1.6 仿真實驗結果及分析46-47

5.2 基于比值直方圖匹配的半自動道路提取47-52

5.2.1 圖像直方圖47-48

5.2.2 比值直方圖匹配基本思想48

5.2.3 比值直方圖匹配具體流程48-50

5.2.4 仿真實驗結果及分析50-52

第六章 總結與展望52-54

6.1 總結52-53

6.2 展望53-54

致謝54-56

參考文獻56-62

攻讀碩士學位期間研究成果62

攻讀碩士學位期間參與科研項目62-63

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