基于MRF模型的高分辨率SAR圖像道路自動提取
發(fā)布時間：2021-04-18 18:15
道路作為現(xiàn)代交通系統(tǒng)中重要的組成部分,在車載導航、城市規(guī)劃、電商物流以及搶險救災中都發(fā)揮著重要作用,如何快速實現(xiàn)道路信息的更新是一個迫切需要解決的問題。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,從衛(wèi)星圖像中自動提取道路是攝影測量和遙感領域的重要研究方向。SAR作為一種主動式工作的傳感器,能克服光學傳感器易受天氣和黑夜影響的缺點,從SAR圖像中提取道路是光學影像的合適補充或替代。本文通過對高分辨率SAR圖像道路自動提取的研究現(xiàn)狀進行分析,指出存在圖像相干斑噪聲濾除效果不佳、線特征檢測算子普適性不高、線基元提取存在漏檢和虛警過高等問題。因此,本文從圖像的降噪、邊緣線特征檢測、線基元提取和最優(yōu)道路解四個方面進行深入研究。（1）針對SAR圖像相干斑噪聲影響道路邊緣線特征提取的問題,本文通過實驗對空域的Lee、Frost濾波和頻域的兩階段POTDF濾波算法進行了對比分析,結(jié)果表明在高分辨率SAR圖像預處理階段,采用頻域的兩階段POTDF濾波可以在降低了斑點噪聲的同時最大限度的保留道路的邊緣信息。（2）線特征的提取是道路自動提取至關重要的一步,它直接決定道路自動提取結(jié)果的精度。通過理論分析和實驗對比的方式比較了 RLD...
【文章來源】：山東科技大學山東省
【文章頁數(shù)】：73 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖２．１鄰域系統(tǒng)??
山東科技大學碩士論文?ＭＲＦ模型理論??為一個基團。所有基團Ｃ的集合用Ｃ表示。圖２．１表示不同階次鄰域系統(tǒng)：??０（１＾�！�？??￣〇■—ｗ??＃蠡？??圖２．１鄰域系統(tǒng)??Ｆｉｇ．２．１?Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ?ｓｙｓｔｅｍ??２．２?ＭＲＦ隨機場和Ｇｉｂｂｓ隨機場??對于鄰域系統(tǒng)而言，如果一個隨機場是ＭＲＦ隨機場，如果它是概率密度函??數(shù)滿足以下三個屬性：??（１）?／３｛１?＝?１｝＞０，心＃喊耍???�；�?（２）?馬爾科夫性；??（３）巧尤＇丨尤＝；（＾￡以７＾是相同的，鄰域?qū)χ行狞c的影響概率相同。??式中，；？（？：）和；分別代表先驗概率和條件概率，在圖像標記問題中，??表示標記場的先驗概率，表示鄰域的標記對主點標記的影響概率【３８］。??ＭＲＦ根據(jù)圖像的局部屬性定義（即、分配給像素的分類標簽僅受其鄰居影??響），而ＧＲＦ描述圖像的全局屬性（即、給予特定像素的標簽受到根據(jù)所有像??素的類的聯(lián)合分布來給予所有其他像素標簽）。Ｈａｍｍｅｒｓｌｅｙ－Ｃｌｉｆｆｏｒｄ定理給出了??Ｇｉｂｂｓ分布與ＭＲＦ關系：就鄰域系統(tǒng)５而言
可以分為Ｔ形、樹杈形、十字形、Ｘ形、錯位等連接形式。??�。�？?ＸＶ??圖３．１平面直通式交叉口??Ｆｉｇ．３．１?Ｐｌａｎｅ?ｓｔｒａｉｇｈｔ－ｔｈｒｏｕｇｈ?ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ??環(huán)形交叉口是在路口中間設置一個面積較大的環(huán)島（中心島），車輛交織進??入環(huán)道，并繞島單向行駛。??Ｙ?方??圖３．２平面環(huán)形交叉??Ｆｉｇ．３．２?Ｐｌａｎａｒ?ｒｉｎｇ?ｃｒｏｓｓ??立體交叉口是道路利用三維空間的高度，使得道路連接形成立體性，減少??道路的沖突，主要分為分離式立體交叉和互通式立體交叉。??ｘＸＸ??圖３．３立體交叉??Ｆｉｇ．３．３?Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ??１７??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種融合MRF分割與數(shù)學形態(tài)學的道路提取算法[J]. 陳立福,文俊,肖紅光,龐科臣. 中國空間科學技術(shù). 2015(02)
[2]利用馬爾柯夫隨機場圖模型的變化像斑類別判定方法[J]. 王琰,舒寧,龔龑. 武漢大學學報(信息科學版). 2012(05)
[3]基于平行線對檢測的SAR圖像主干道提取算法[J]. 朱昌盛,周偉,關鍵. 中國圖象圖形學報. 2011(10)
[4]基于改進ROEWA算子的SAR圖像邊緣檢測方法[J]. 安成錦,辛玉林,陳曾平. 中國圖象圖形學報. 2011(08)
[5]基于快速退火MRF的改進SAR圖像分割方法[J]. 劉向華,周蔭清,孫慕涵. 北京航空航天大學學報. 2010(06)
[6]基于模糊聚類的SAR圖像道路檢測[J]. 趙暉,孫進平,王文光,毛士藝. 遙測遙控. 2009(02)
[7]基于高分辨率遙感影像的汶川地震道路損毀評估[J]. 陳世榮,馬海建,范一大,徐豐,連健. 遙感學報. 2008(06)
[8]基于MAP-MRF模型的SAR圖像道路提取[J]. 趙青,孔繁興. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(10)
[9]基于數(shù)學形態(tài)學和相位編組SAR影像道路自動提取[J]. 竇建方,陳鷹. 遙感信息. 2008(05)
[10]基于鏈碼優(yōu)化的SAR影像城市道路網(wǎng)絡提取[J]. 張廣偉,張永紅. 遙感學報. 2008(04)
博士論文
[1]基于圖割的交互式圖像分割算法研究[D]. 劉毅.南京理工大學 2013
[2]高分辨率SAR圖像道路提取方法研究[D]. 程江華.國防科學技術(shù)大學 2013
[3]基于統(tǒng)計模型的SAR圖像分割方法研究[D]. 呂雁.西安電子科技大學 2011
碩士論文
[1]基于Hough變換的高分辨率遙感影像道路提取[D]. 安麗.東華理工大學 2015
[2]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 2014
[3]基于遺傳算法和MRF的亞像元定位方法研究[D]. 劉務.哈爾濱工程大學 2014
[4]基于MRF和非采樣小波變換的動態(tài)紋理分割[D]. 徐曉明.哈爾濱工程大學 2013
[5]基于非局部全變差和視覺計算的SAR圖像相干斑抑制[D]. 蔣文梅.西安電子科技大學 2012
[6]基于馬爾科夫隨機場的路標識別算法研究[D]. 楊愛蘭.杭州電子科技大學 2012
[7]基于馬爾可夫隨機場模型的醫(yī)學圖像分割方法研究[D]. 郭玉貝.東北大學 2009
本文編號：3145945
【文章來源】：山東科技大學山東省
【文章頁數(shù)】：73 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖２．１鄰域系統(tǒng)??
山東科技大學碩士論文?ＭＲＦ模型理論??為一個基團。所有基團Ｃ的集合用Ｃ表示。圖２．１表示不同階次鄰域系統(tǒng)：??０（１＾�！�？??￣〇■—ｗ??＃蠡？??圖２．１鄰域系統(tǒng)??Ｆｉｇ．２．１?Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ?ｓｙｓｔｅｍ??２．２?ＭＲＦ隨機場和Ｇｉｂｂｓ隨機場??對于鄰域系統(tǒng)而言，如果一個隨機場是ＭＲＦ隨機場，如果它是概率密度函??數(shù)滿足以下三個屬性：??（１）?／３｛１?＝?１｝＞０，心＃喊耍???�；�?（２）?馬爾科夫性；??（３）巧尤＇丨尤＝；（＾￡以７＾是相同的，鄰域?qū)χ行狞c的影響概率相同。??式中，；？（？：）和；分別代表先驗概率和條件概率，在圖像標記問題中，??表示標記場的先驗概率，表示鄰域的標記對主點標記的影響概率【３８］。??ＭＲＦ根據(jù)圖像的局部屬性定義（即、分配給像素的分類標簽僅受其鄰居影??響），而ＧＲＦ描述圖像的全局屬性（即、給予特定像素的標簽受到根據(jù)所有像??素的類的聯(lián)合分布來給予所有其他像素標簽）。Ｈａｍｍｅｒｓｌｅｙ－Ｃｌｉｆｆｏｒｄ定理給出了??Ｇｉｂｂｓ分布與ＭＲＦ關系：就鄰域系統(tǒng)５而言
可以分為Ｔ形、樹杈形、十字形、Ｘ形、錯位等連接形式。??�。�？?ＸＶ??圖３．１平面直通式交叉口??Ｆｉｇ．３．１?Ｐｌａｎｅ?ｓｔｒａｉｇｈｔ－ｔｈｒｏｕｇｈ?ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ??環(huán)形交叉口是在路口中間設置一個面積較大的環(huán)島（中心島），車輛交織進??入環(huán)道，并繞島單向行駛。??Ｙ?方??圖３．２平面環(huán)形交叉??Ｆｉｇ．３．２?Ｐｌａｎａｒ?ｒｉｎｇ?ｃｒｏｓｓ??立體交叉口是道路利用三維空間的高度，使得道路連接形成立體性，減少??道路的沖突，主要分為分離式立體交叉和互通式立體交叉。??ｘＸＸ??圖３．３立體交叉??Ｆｉｇ．３．３?Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ??１７??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種融合MRF分割與數(shù)學形態(tài)學的道路提取算法[J]. 陳立福,文俊,肖紅光,龐科臣. 中國空間科學技術(shù). 2015(02)
[2]利用馬爾柯夫隨機場圖模型的變化像斑類別判定方法[J]. 王琰,舒寧,龔龑. 武漢大學學報(信息科學版). 2012(05)
[3]基于平行線對檢測的SAR圖像主干道提取算法[J]. 朱昌盛,周偉,關鍵. 中國圖象圖形學報. 2011(10)
[4]基于改進ROEWA算子的SAR圖像邊緣檢測方法[J]. 安成錦,辛玉林,陳曾平. 中國圖象圖形學報. 2011(08)
[5]基于快速退火MRF的改進SAR圖像分割方法[J]. 劉向華,周蔭清,孫慕涵. 北京航空航天大學學報. 2010(06)
[6]基于模糊聚類的SAR圖像道路檢測[J]. 趙暉,孫進平,王文光,毛士藝. 遙測遙控. 2009(02)
[7]基于高分辨率遙感影像的汶川地震道路損毀評估[J]. 陳世榮,馬海建,范一大,徐豐,連健. 遙感學報. 2008(06)
[8]基于MAP-MRF模型的SAR圖像道路提取[J]. 趙青,孔繁興. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(10)
[9]基于數(shù)學形態(tài)學和相位編組SAR影像道路自動提取[J]. 竇建方,陳鷹. 遙感信息. 2008(05)
[10]基于鏈碼優(yōu)化的SAR影像城市道路網(wǎng)絡提取[J]. 張廣偉,張永紅. 遙感學報. 2008(04)
博士論文
[1]基于圖割的交互式圖像分割算法研究[D]. 劉毅.南京理工大學 2013
[2]高分辨率SAR圖像道路提取方法研究[D]. 程江華.國防科學技術(shù)大學 2013
[3]基于統(tǒng)計模型的SAR圖像分割方法研究[D]. 呂雁.西安電子科技大學 2011
碩士論文
[1]基于Hough變換的高分辨率遙感影像道路提取[D]. 安麗.東華理工大學 2015
[2]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 2014
[3]基于遺傳算法和MRF的亞像元定位方法研究[D]. 劉務.哈爾濱工程大學 2014
[4]基于MRF和非采樣小波變換的動態(tài)紋理分割[D]. 徐曉明.哈爾濱工程大學 2013
[5]基于非局部全變差和視覺計算的SAR圖像相干斑抑制[D]. 蔣文梅.西安電子科技大學 2012
[6]基于馬爾科夫隨機場的路標識別算法研究[D]. 楊愛蘭.杭州電子科技大學 2012
[7]基于馬爾可夫隨機場模型的醫(yī)學圖像分割方法研究[D]. 郭玉貝.東北大學 2009
本文編號：3145945
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