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实景图像中地物对象的检测和提取

作　者: 高亮
导　师: 许刚
学　校: 华北电力大学（北京）
专　业: 信号与信息处理
关键词: 实景图像 建筑物提取 道路提取 水域提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 63次
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内容摘要


随着遥感技术的发展,研究实景图像中主要地物对象的检测和提取在国民经济建设和国防建设中具有重要的学术价值和应用前景。本文主要研究基于Google Earth实景图像中地物对象的检测和提取技术,主要提取对象为建筑物、道路和水域三类重要地物信息。对于建筑物的检测和提取主要利用绿色植被指数进行图像预处理,去除图像中植被的干扰,而后利用区域生长分水岭算法,结合建筑物先验知识,并进行数学形态学处理提取出建筑物的潜在区域。同时提取建筑物的阴影区域,根据对象关系特征,建筑物与其阴影相邻的特点,剔除道路、广场等非建筑物区域,得到建筑物区域。对于道路的检测和提取主要利用植被指数算法进行图像预处理,采用双阈值OSTU和局部灰度一致性算法进行图像分割,并把分割后的图像进行合并,而后对合并后的图像采用形状指数进行验证,最后进行形态学处理,去除噪声,得到道路的边界。对于水域的检测和提取主要利用阈值邻域算法来获得水域边缘的初始轮廓,然后结合形状指数对初步提取结果进行去噪,最后利用数学形态学处理得到水域的边界,消除水面上船只等其他物体的影响。最后,通过选取不同类型结构的实景图像运用本文所提出的方法分别对图像中的建筑物、道路和水域进行实验,实验结果表明本文所用算法能够较好的检测和提取这些地物信息,达到了研究目的。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-17
  1.1 研究背景  9-11
    1.1.1 遥感技术的发展  9
    1.1.2 实景图像数据源分析  9-11
  1.2 研究现状  11-16
    1.2.1 建筑物检测和提取的研究现状  11-13
    1.2.2 道路检测和提取的研究现状  13-15
    1.2.3 水域的检测和提取研究现状  15-16
  1.3 内容安排  16-17
第2章 实景图像中建筑物的检测和提取  17-32
  2.1 建筑物的分类  17
  2.2 建筑物的基本特征  17-19
  2.3 建筑物提取的方法研究  19-27
    2.3.1 算法流程图  19
    2.3.2 植被指数法  19-22
    2.3.3 建筑物潜在区提取  22-24
    2.3.4 阴影提取  24-26
    2.3.5 对象关系特征  26-27
  2.4 实验结果分析及性能评估  27-30
    2.4.1 建筑物提取算法性能评估方法  27-28
    2.4.2 建筑物提取实验结果分析  28-30
  2.5 本章小结  30-32
第3章 实景图像中道路的检测和提取  32-47
  3.1 道路的分类  32-33
  3.2 道路的基本特征  33-36
    3.2.1 不同目标区域的道路特征  34-35
    3.2.2 不同分辨率下的道路特征  35-36
  3.3 道路提取的方法研究  36-42
    3.3.1 算法流程图  36-37
    3.3.2 植被指数法  37-38
    3.3.3 双阈值OSTU算法  38
    3.3.4 局部灰度一致性算法  38-39
    3.3.5 图像融合  39-40
    3.3.6 形状指数验证  40-41
    3.3.7 数学形态学处理  41-42
  3.4 实验结果分析及性能评估  42-46
    3.4.1 道路提取算法性能评估方法  42-44
    3.4.2 道路提取实验结果分析  44-46
  3.5 本章小结  46-47
第4章 实景图像中水域的检测和提取  47-55
  4.1 水域的定义及分类  47
  4.2 水域的基本特征  47
  4.3 水域提取的方法研究  47-50
    4.3.1 算法流程图  47-48
    4.3.2 阈值邻域分割  48-49
    4.3.3 形状指数验证  49
    4.3.4 数学形态学处理  49-50
  4.4 水域提取实验结果分析  50-54
    4.4.1 水域提取算法性能评估方法  50-51
    4.4.2 水域提取实验结果分析  51-54
  4.5 本章小结  54-55
第5章 结论与展望  55-57
参考文献  57-60
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果  60-61
致谢  61

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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