【摘要】：高分辨率遙感影像上細節(jié)信息繁雜、干擾物普遍存在,對其進行自動化道路識別與提取的相關研究仍處在探索階段。在道路提取過程中引入矢量數據輔助,可解決初始信息獲取的困難,得到可靠性較強的訓練樣本。為此,提出一種矢量數據輔助下的道路提取方法,能夠篩選出矢量數據中包含的有效信息,引導實現對高分辨率遙感影像的道路自動提取。利用Mean-shift濾波對圖像進行預處理后,首先從矢量數據獲取候選種子點,并通過提煉同質區(qū)域的形狀特征剔除錯誤候選點;然后,自動獲取負樣本點以進行樸素貝葉斯分類,并采用鄰域質心投票算法從分類影像提取道路中心線;最后,結合像素跟蹤與方向判斷矢量化道路中心線,并提出一種基于矢量幾何分析的斷線連接與毛刺剔除方法,對提取結果進行信息修復與規(guī)整、優(yōu)化。實驗結果顯示,該算法的提取質量達到80%以上,且具備較強的穩(wěn)健性,能夠適應具有不同道路輻射和分布特征的高分辨率遙感影像。
[Abstract]:The detailed information of high resolution remote sensing images is complex and interfering is ubiquitous. The research on the automatic road recognition and extraction is still in the exploration stage. In the process of road extraction, the introduction of vector data can solve the difficulty of obtaining initial information and get a strong training sample. Therefore, a vector number is proposed. According to the auxiliary road extraction method, the effective information contained in vector data can be screened and the road automatic extraction of high resolution remote sensing image is realized. After the image is preprocessed by Mean-shift filtering, the candidate seed points are obtained from the vector data first, and the error symptoms are eliminated through the extraction of the shape features of the homogeneous region. Then, the negative sample points are automatically obtained to carry out the simple Bias classification, and the neighborhood centroid voting algorithm is used to extract the road center line from the classified image. Finally, the center lines of the road are vectored by the pixel tracking and direction judgment, and a method of broken line connection and burr elimination based on vector geometric analysis is proposed, and the extraction results are obtained. The experimental results show that the extraction quality of the algorithm is above 80% and has strong robustness, and it can adapt to high resolution remote sensing images with different road radiation and distribution features.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學地理空間信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(編號:41101396,41001262)~~
【分類號】：TP751

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