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基于SPOT影像道路提取算法的研究与应用

作　者: 杨道普
导　师: 马秋禾
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 各向异性扩散 模糊连接度 最优路径 Freeman编码 直线度 变步长 矢量化
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


随着空间技术和传感器技术的飞速发展,遥感信息已成为一个不可或缺的地理信息数据信息源,而人们对遥感信息的认识和利用程度要远远落后于通过空间和航空系统获取信息源的速度。道路信息提取一直是遥感信息提取的重要组成部分,受到了广泛的关注,对于区域规划、汽车导航、影像匹配、军事目标侦查等具有重要的意义,尤其是从遥感学科和地理信息系统(GIS)的应用来看,遥感信息中提取道路信息可以为GIS数据的更新、GIS的应用提供有利的条件。本文根据Marr视觉理论,针对SPOT影像上道路的特点,系统的提出了SPOT影像上道路提取方法和开发的关键算法,达到了半自动提取SPOT影像上道路中心线的目的。具体内容包括:(1)研究了道路遥感影像的平滑预处理算法在研究并分析了各向异性非线性扩散滤波算法的基础上,本文研究了一种自适应图像平滑算法,该算法改进了各向异性非线性扩散滤波方法,通过自适应的确定各点的扩散系数和迭代停止的时间,较好的解决了图像平滑和保持边缘结构信息之间的矛盾;通过分析椒盐噪声与边缘的特性,研究了一种选择性的中值滤波算法,使得在不明显损失边缘信息的前提下去除了椒盐噪声。实验结果表明该算法能够在保持边缘细节信息的基础上有效的平滑道路影像。(2)研究了通过人工选取道路种子点生成二值道路支持区域的算法针对SPOT影像上道路的灰度同质性与方向变化缓慢的特点,在模糊连接度理论的基础上,提出了一种基于方向性约束的二值道路支持区域的分割算法,主要包括最优路径的计算,方向性约束条件的建立,种子点的选择。该算法通过人工选取道路种子点,计算各个像素点与种子点之间的最优路径,获得像素点隶属于种子点的程度值,通过设定阈值,初步得到属于道路的区域。通过实验证明,与原始算法比较,本文算法产生较少的数据冗余,并且在算法的鲁棒性和稳定性上都优于原始算法。(3)研究了适合道路特性的道路中心线的提取算法针对SPOT影像上道路的局部直线性的特点,本文引入直线度的概念,改进了线段跟踪算法,提出了一种基于直线度的线段跟踪算法,本文算法可以在跟踪的过程中根据道路局部直线性的特点选择跟踪方向,这避免了将道路线分割成若干段,去短枝后出现错误的连接,通过实验证明,本文算法能够较好的实现道路线的完整提取。(4)道路线的矢量化及在MapStar中的应用为了成图的需要,需要将提取出的道路线矢量化,由于传统矢量化算法会产生数据冗余,故本文根据变步长矢量化的思想,改进了变步长矢量化方法,最后将结果整合到MapStar并在MapStar中显示,完善了MapStar地图采集功能模块,搭建了一个简单的影像地物提取框架,实现Mapstar生产中减少部分人工工作量的目的。

全文目录


摘要  7-9
Abstract  9-11
第一章 绪论  11-19
  1.1 研究背景  11
  1.2 道路提取概述及国内外研究现状  11-16
    1.2.1 SPOT遥感影像的特点  11-12
    1.2.2 道路模型及其特点  12
    1.2.3 道路提取的技术阶段及各阶段要解决的问题  12-14
    1.2.4 道路提取研究现状  14-16
  1.3 本文的研究内容  16-17
  1.4 论文组织结构  17-19
第二章 基于各向异性扩散的道路影像滤波  19-34
  2.1 引言  19
  2.2 各向异性非线性扩散滤波  19-22
    2.2.1 P-M扩散模型  19-20
    2.2.2 P-M扩散模型的离散形式  20-21
    2.2.3 P-M的局限性和缺陷  21-22
  2.3 改进的非线性扩散滤波算法  22-24
    2.3.1 自适应扩散系数的选择问题研究  22-23
    2.3.2 停止迭代时间问题的研究  23-24
  2.4 改进的选择性中值滤波  24-26
  2.5 实验结果与分析  26-32
    2.5.1 算法流程  26
    2.5.2 实验结果  26-32
  2.6 小结  32-34
第三章 基于模糊连接度的道路支持区域的提取  34-49
  3.1 模糊集理论  34-36
    3.1.1 基本的模糊集合定义  34
    3.1.2 模糊空间元素的邻近关系  34-35
    3.1.3 模糊空间元素的性质  35-36
  3.2 模糊连接度理论与具体算法  36-39
    3.2.1 模糊连接度的基本原理  36-38
    3.2.2 最优路径的计算  38-39
  3.3 改进的方向约束的模糊连接度算法  39-42
    3.3.1 具有方向约束的模糊连接度的定义  41-42
    3.3.2 多种子点的模糊连接度  42
  3.4 实验结果与分析  42-48
    3.4.1 算法流程  42-43
    3.4.2 实验结果  43-48
  3.5 小结  48-49
第四章 基于链码跟踪的道路线提取  49-62
  4.1 引言  49
  4.2 二值道路域的断裂修复  49-50
    4.2.1 道路域断裂的常见类型  49
    4.2.2 断裂修复  49-50
  4.3 道路支持域的细化变换  50-52
    4.3.1 细化的基本概念  50
    4.3.2 Hildich细化算法  50-52
  4.4 基于道路方向的线段链码跟踪  52-56
    4.4.1 Freeman链码跟踪  52-54
    4.4.2 直线度的定义  54-55
    4.4.3 改进的基于直线度准则的线段跟踪  55-56
  4.5 细化后处理  56-57
    4.5.1 去除短枝  56-57
    4.5.2 道路线的连接  57
  4.6 实验结果与分析  57-61
    4.6.1 算法流程  57-58
    4.6.2 实验结果  58-61
  4.7 小结  61-62
第五章 道路线的矢量化及在MapStar中的应用  62-71
  5.1 引言  62
  5.2 矢量化原理  62-63
  5.3 道路线的矢量化  63-66
    5.3.1 传统线段矢量化方法  63-64
    5.3.2 传统线段矢量化方法的缺陷  64
    5.3.3 变步长矢量化  64-66
  5.4 实验结果  66-68
  5.5 矢量化结果在MapStar中的应用  68-70
  5.6 小结  70-71
第六章 结论  71-73
  6.1 论文概要  71-72
  6.2 本文的创新点  72
  6.3 研究展望  72-73
参考文献  73-76
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作  76-77
致谢  77

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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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