本文關(guān)鍵詞：基于高分辨率SAR圖像的道路和河流提取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(SAR)是一種主動(dòng)式成像雷達(dá),它具有全天時(shí)監(jiān)測特點(diǎn),且不受天氣影響,能提供詳細(xì)的地面測繪數(shù)據(jù)和圖像。此外,SAR在一定波段對(duì)植被、淺層土壤具有良好的穿透能力,因此被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)、農(nóng)林、水文、環(huán)境監(jiān)測、國防等領(lǐng)域。近年來,SAR成像技術(shù)飛速發(fā)展,其分辨率達(dá)到了亞米級(jí),圖像質(zhì)量得到了顯著提高。道路、河流作為十分重要的國家基礎(chǔ)地理信息,在防災(zāi)害、城市規(guī)劃、數(shù)字地圖繪制等方面有著重要意義。因此,高分辨率SAR圖像的道路、河流目標(biāo)提取已成為遙感應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)高分辨率SAR圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對(duì)道路、河流目標(biāo)檢測提出了兩個(gè)方法:1.提出了基于高分辨率SAR圖像的道路提取算法。該算法結(jié)合了參數(shù)化內(nèi)核圖割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法。首先,利用參數(shù)化內(nèi)核圖割對(duì)高分辨率SAR圖像中的道路目標(biāo)進(jìn)行初級(jí)分割,再用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)填充空洞,平滑道路邊緣;然后,基于道路的幾何特征,使用矩陣度、改進(jìn)的長寬比、復(fù)雜度等因子去除虛警;最后,針對(duì)處理過程中出現(xiàn)的道路斷裂情況,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提取道路目標(biāo)的中心線,同時(shí)根據(jù)線段鄰近性、方向一致性準(zhǔn)則對(duì)其斷裂部分進(jìn)行連接,再用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)還原道路寬度,得到道路提取結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法不用進(jìn)行SAR圖像預(yù)處理,也可以有效抑制相干斑噪聲,并且能準(zhǔn)確、較為完整地提取道路目標(biāo)。2.提出了基于高分辨率SAR圖像的河流提取算法。該算法把河流分為寬河流和窄河流兩種情況處理:寬河流是先利用基于G~0分布的水平集分割,然后從河流的幾何特征出發(fā),用矩陣度去除山體、房屋以及樹木陰影等形成的虛警,得到河流提取結(jié)果;窄河流提取算法是先用直方圖均衡化增強(qiáng)河流目標(biāo)在SAR圖像中的特征,再用增強(qiáng)lee濾波去抑制相干斑噪聲,完成SAR圖像預(yù)處理。然后同樣通過基于G~0分布的水平集分割以及矩陣度虛警去除方法得到河流提取結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法的虛警率和漏警率都很低,分割精度較高,河流目標(biāo)絕大部分能被檢測出,能夠很好滿足高精度河流目標(biāo)提取的要求。
【關(guān)鍵詞】：高分辨率SAR圖像 道路提取 參數(shù)化內(nèi)核圖割 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 斷裂道路連接 河流提取 基于G~0分布的水平集分割
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 研究背景和意義10-12
• 1.2 道路提取的研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 半自動(dòng)道路提取現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 自動(dòng)道路提取研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 道路提取存在問題16-17
• 1.3 河流提取的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.1 河流提取存在問題17-18
• 1.4 論文的主要工作18
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 SAR圖像特征分析20-26
• 2.1 合成孔徑雷達(dá)成像的基本原理20-21
• 2.2 SAR圖像的幾何特征21-22
• 2.3 SAR圖像的噪聲特征22-25
• 2.3.1 SAR圖像相干斑形成機(jī)理22-23
• 2.3.2 SAR圖像相干斑模型23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于高分辨率SAR圖像的道路目標(biāo)提取26-39
• 3.1 高分辨率SAR圖像中的道路特征26-27
• 3.2 理論和方法27-33
• 3.2.1 參數(shù)化內(nèi)核圖割27-30
• 3.2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)30-31
• 3.2.3 虛警去除31-32
• 3.2.4 斷裂道路連接32-33
• 3.3 基于高分辨率SAR圖像的道路提取算法描述33-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析34-38
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果34-37
• 3.4.2 算法性能分析37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于高分辨率SAR圖像的河流目標(biāo)提取39-51
• 4.1 高分辨率SAR圖像中的河流特征39-40
• 4.2 理論和方法40-46
• 4.2.1 直方圖均衡化40
• 4.2.2 增強(qiáng)lee濾波40-41
• 4.2.3 基于G~0分布的水平集分割41-45
• 4.2.4 虛警去除45-46
• 4.3 高分辨率SAR圖像河流目標(biāo)提取算法描述46-47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-58
• 致謝58-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況59

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