本文關(guān)鍵詞：結(jié)合張量投票和Snakes模型的SAR圖像道路提取，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的 Snakes模型對(duì)曲線輪廓具有良好的擬合能力,被廣泛應(yīng)用于遙感圖像的道路提取。但SAR圖像受乘性斑點(diǎn)噪聲影響嚴(yán)重,因此利用Snakes模型從SAR圖像提取道路時(shí),傳統(tǒng)的以圖像灰度負(fù)梯度為外部能量的方法難以取得理想結(jié)果。針對(duì)這一問題,利用計(jì)算機(jī)視覺中的張量投票算法可以從噪聲掩蓋的圖像中提取顯著結(jié)構(gòu)特征的特點(diǎn),將張量投票與Snakes模型結(jié)合從SAR圖像提取道路。方法首先利用模糊C均值分割法從SAR圖像中分割出道路類,然后對(duì)道路類進(jìn)行張量投票獲得每點(diǎn)的曲線顯著性值,最后以該曲線顯著性值的負(fù)值作為Snakes模型外部能量從SAR圖像提取道路。在Snakes模型能量最小化階段,提出了一種優(yōu)化的擬合策略,一邊內(nèi)插節(jié)點(diǎn)一邊最小化Snakes模型能量。結(jié)果利用機(jī)載和星載不同場(chǎng)景的SAR圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與同類的基于Snakes模型的半自動(dòng)方法相比,本文方法對(duì)曲率較大的道路僅需較少控制點(diǎn)即可取得較好的擬合效果;與基于MRF模型的自動(dòng)方法相比,本文方法對(duì)道路提取的完整率、正確率、檢測(cè)質(zhì)量都優(yōu)于基于MRF模型的方法,并且提取的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于基于MRF模型的方法,對(duì)于大范圍的道路網(wǎng)提取將更為實(shí)用。結(jié)論本文方法充分考慮到道路的幾何形態(tài)特征,利用張量投票算法對(duì)該特征進(jìn)行量化,并利用優(yōu)化的擬合策略來最小化Snakes模型能量來提取道路�；跈C(jī)載和星載SAR圖像的實(shí)驗(yàn)表明本文方法可以較好地提取不同場(chǎng)景中的主要道路目標(biāo)和道路網(wǎng)。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 張量投票 計(jì)算機(jī)視覺算法 顯著性 Snakes模型 SAR圖像 道路提取
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61471358,41001213) 中國(guó)科學(xué)院知識(shí)創(chuàng)新工程重要方向項(xiàng)目(KZCX2-EW-320) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)基金項(xiàng)目(2011AA120403)~~
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 0引言隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感圖像成為道路提取的重要信息源。由于合成孔徑雷達(dá)(SAR)不受光照和云層遮擋影響,可以全天時(shí)、全天候進(jìn)行對(duì)地觀測(cè),對(duì)于災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)和多云多雨地區(qū)具有重要意義,利用SAR圖像提取道路的研究逐漸受到重視。但SAR成像特有的乘性噪聲使得道路提取

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本文編號(hào)：431686