隨著攝影測(cè)量與遙感技術(shù)快速發(fā)展,高分辨率遙感影像已經(jīng)成為一種獲取基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的重要渠道。道路作為一種重要的通行基礎(chǔ)設(shè)施,快速、準(zhǔn)確地從高分辨率遙感數(shù)據(jù)中提取對(duì)地圖制圖、地理國(guó)情監(jiān)測(cè)以及交通導(dǎo)航等具有極其重要的作用。針對(duì)現(xiàn)有影像道路提取方法自動(dòng)化程度低的問題,本文利用遺傳算法、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論以及數(shù)學(xué)形態(tài)方法,基于視覺理論對(duì)高分辨遙感影像的道路信息提取技術(shù)進(jìn)行了研究,實(shí)現(xiàn)了道路信息的自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確提取,并將提取結(jié)果矢量化后應(yīng)用于道路網(wǎng)更新。主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）簡(jiǎn)要分析了高分辨遙感影像道路提取的意義、高分辨率遙感影像的特點(diǎn)以及影像的道路特征,介紹了現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外遙感影像道路提取的研究現(xiàn)狀并分析了發(fā)展趨勢(shì),并根據(jù)視覺理論設(shè)計(jì)了一套高分辨率遙感影像道路的提取技術(shù)。（2）改進(jìn)了一種基于遺傳算法改進(jìn)的模糊集影像增強(qiáng)的方法。針對(duì)模糊集影響因子及隸屬度閾值難以選取的問題,研究了一種基于遺傳算法的閾值選取方法,使選擇的閾值更加接近道路的灰度特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在增強(qiáng)道路影像的效果優(yōu)于對(duì)比度增強(qiáng)算法、直方圖均衡化算法和Ostu改進(jìn)的模糊集增強(qiáng)方法。（3）提出了一種基于參數(shù)... 

【文章來(lái)源】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

對(duì)比度變換函數(shù)其中(,)

第 16 頁(yè)(e) 基于 Ostu 的模糊集增強(qiáng) (f) 基于遺傳算法改進(jìn)的模糊集增強(qiáng)圖 2.5 道路影像的增強(qiáng)獲取的圖像可知，由于線性變換增強(qiáng) b 和原始模糊集增強(qiáng) d 的閾值范圍是不選取的，所以獲取的增強(qiáng)效果圖具有隨機(jī)性；而直方圖均衡化 c 根據(jù)灰度均是一個(gè)固定的值，但是由于灰度直方圖均衡化增強(qiáng)只適用于灰度圖像，并且圖像整體性均衡化，會(huì)弱化圖像的部分特征；對(duì)于 Ostu 和遺傳算法改進(jìn)的模圖像有很好的增強(qiáng)效果，如圖 e 和 f，而結(jié)合道路區(qū)域特征的遺傳算法的增明遺傳算法改進(jìn)的模糊集圖像增強(qiáng)效果明顯。

道路影像a分割結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于對(duì)比度增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)的遙感影像道路提取[J]. 楊孝翠,孟萬(wàn)利.  測(cè)繪通報(bào). 2017(08)
[2]基于GIS的防洪抗旱符號(hào)庫(kù)制作關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 楊孝翠,魏豪,單利朝.  測(cè)繪與空間地理信息. 2017(06)
[3]基于時(shí)頻特征的高分辨率遙感圖像道路提取[J]. 張曦,胡根生,梁棟,鮑文霞.  地理空間信息. 2016(06)
[4]基于遺傳算法的圖像閾值分割的研究[J]. 周愛霞,李春貴,陶佳偉.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2016(04)
[5]結(jié)合張量投票和Snakes模型的SAR圖像道路提取[J]. 符喜優(yōu),張風(fēng)麗,王國(guó)軍,邵蕓.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(10)
[6]基于圓形模板的高分辨率遙感影像道路半自動(dòng)提取[J]. 譚仁龍,萬(wàn)幼川,袁芳,李剛.  測(cè)繪通報(bào). 2014(10)
[7]基于MapStar軟件在作業(yè)應(yīng)用中的問題探討[J]. 劉一凡.  測(cè)繪與空間地理信息. 2014(10)
[8]改進(jìn)的直方圖均衡化算法在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[J]. 姜柏軍,鐘明霞.  激光與紅外. 2014(06)
[9]基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)的遙感影像道路提取[J]. 李建飛,文志強(qiáng),胡永祥,鄧劉昭蘆.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(02)
[10]基于聚類和區(qū)域生長(zhǎng)的道路可行區(qū)域提取[J]. 侯學(xué)勇,劉士榮,張波濤,李加?xùn)|.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(S1)

博士論文
[1]基于地圖及遙感影像的地理信息提取研究[D]. 楊云.解放軍信息工程大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割與圖像融合研究[D]. 陳龍斌.云南大學(xué) 2015
[2]PCNN在圖像處理中的應(yīng)用研究[D]. 胡俊梅.西安科技大學(xué) 2014
[3]高分辨率遙感影像道路提取算法研究[D]. 江中亮.中南大學(xué) 2014
[4]基于GMM-MRF的高分辨率遙感影像道路提取算法研究[D]. 楊娟.湖南大學(xué) 2014
[5]基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像道路提取研究[D]. 申真.江西理工大學(xué) 2012
[6]基于稀疏表示的圖像超分辨率重建算法研究[D]. 宋慧慧.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[7]圖像矢量化方法研究與應(yīng)用[D]. 彭榮杰.華中科技大學(xué) 2006
[8]基于輪廓線的可視化研究[D]. 陳琪.華中科技大學(xué) 2006
[9]光柵圖像矢量化技術(shù)研究[D]. 劉玉蘭.首都師范大學(xué) 2005



本文編號(hào)：2921331