發(fā)布時(shí)間：2018-05-20 08:32

  本文選題：高分辨率遙感影像 + 紋理特征�。� 參考：《測繪通報(bào)》2017年08期

【摘要】：針對在高分辨率遙感影像中如何提高道路信息提取的準(zhǔn)確度和信息量這一問題,通過對影像光譜和紋理特征的分析,將影像特征按照2種光譜特征和3種紋理特征進(jìn)行分類,進(jìn)而改善傳統(tǒng)的圖像分割方法,選擇灰度級數(shù)和像素對的相對方向、距離和窗口大小作為參數(shù),再通過灰度共生矩陣運(yùn)算獲取影像的紋理信息,通過對這些紋理特征的綜合比較分析,最后確定角二階矩、熵和對比度作為道路紋理特征統(tǒng)計(jì)量;再通過對圖像像元分析比較,將圖像像元標(biāo)準(zhǔn)差和灰度均值作為道路信息提取的光譜特征;在對道路綜合特征分析基礎(chǔ)上,再通過對遙感圖像幾何特征分析,最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開運(yùn)算、閉運(yùn)算、腐蝕、細(xì)化等模型算法對遙感圖像進(jìn)行精細(xì)化處理,得到道路提取較好的結(jié)果。該方法可用于復(fù)雜路況的道路信息提取。
[Abstract]:Aiming at the problem of how to improve the accuracy and amount of road information extraction in high-resolution remote sensing images, the image features are classified according to two spectral features and three texture features by analyzing the spectral and texture features of the images. Then the traditional image segmentation method is improved, the relative direction, distance and window size of gray series and pixel pair are selected as parameters, and then the texture information of image is obtained by gray level co-occurrence matrix operation. Through the comprehensive comparison and analysis of these texture features, the angular second-order moments, entropy and contrast are determined as statistics of road texture features. The image pixel standard deviation and gray mean are taken as the spectral features of road information extraction. Based on the analysis of road synthetic features, the geometric features of remote sensing images are analyzed, and finally, the mathematical morphology is used to open, close and corrode. The fine processing of remote sensing image by thinning and other model algorithms is carried out, and the better result of road extraction is obtained. This method can be used to extract road information from complex road conditions.
【作者單位】： 遼寧地質(zhì)工程職業(yè)學(xué)院;東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(41104104)
【分類號】：P237

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本文編號：1913902