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遥感影像中道路的半自动提取研究

作　者: 王天鹏
导　师: 姜挺；李弼程
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 影像理解边缘检测道路半自动提取知识推理模糊算子模板匹配
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 387次
引　用: 8次
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内容摘要

遥感获取技术的快速发展，使得我们能够获得大量的遥感数据，如何自动处理、解译海量的图像数据是在整个社会信息化过程中面临的重要问题。影像解译作为获得地面几何与物理信息的主要信息源，是摄影测量与遥感以及计算机视觉等领域的国际前沿课题，具有十分重要的理论和现实意义。作为该领域的一个热点问题，道路特征的半自动提取研究更是引起了人们广泛关注。本文对从遥感影像采用人机协同的方式半自动提取道路进行了较为系统的研究。作者的主要工作有以下几点： 1．论述了道路提取的研究现状与发展趋势，归纳和总结了现有的各种道路半自动提取的方法。 2．简要介绍了道路自动提取中知识的表示与运用。 3．对各种图像预处理技术、边缘检测算法等进行了试验，得到了几种较为有效的方法；详细讨论了道路的边缘定位与中心点检测，道路的宽度检测和道路曲线的折线表示等问题并给出了计算方法。 4．引入模糊数学的概念，提出了基于模糊算子理论的道路半自动提取算法提取小比例尺影像上的道路，实验结果表明该算法速度较快并且具有较强的鲁棒性。 5．使用比较经典的模板匹配的方法对大比例尺遥感影像上的道路进行提取。利用多分辨率分层道路提取的抗干扰能力，并且考虑到了道路的弯曲度与路宽尺度之间存在一定的相关性来设定各类阈值，较为有效的克服了噪声干扰，比较准确的提取出大中比例尺影像上的道路。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
第一章绪论  6-12
  §1.1 研究背景和意义  6-8
    §1.1.1 摄影测量与遥感的发展  6-7
    §1.1.2 计算机视觉与图像理解领域的难题  7-8
  §1.2 国内外研究现状及发展方向  8-11
  §1.3 论文组织  11-12
第二章道路提取的基本理论与方法  12-31
  §2.1 道路的基本特征  12-13
  §2.2 图像预处理技术  13-17
    §2.2.1 图像灰度增强  13-14
    §2.2.2 图像平滑滤波  14-17
  §2.3 图像分割与边缘检测  17-25
    §2.3.1 图像分割  17-20
    §2.3.2 边缘检测算子  20-25
  §2.4 道路自动提取中知识的表达与应用  25-31
    §2.4.1 知识的定义  25-26
    §2.4.2 知识表达与运用的常用方法  26-29
    §2.4.3 道路自动提取中知识表达与应用的特点  29-31
第三章道路半自动提取相关研究  31-42
  §3.1 道路半自动提取与人机协同  31-33
  §3.2 基于最小二乘模板匹配的特征提取  33-35
    §3.2.1 最小二乘影像匹配  33
    §3.2.2 基于最小二乘模板匹配的特征提取  33-35
  §3.3 状态空间搜索  35-37
    §3.3.1 盲目搜索  36
    §3.3.2 启发式搜索  36-37
  §3.4 道路半自动提取过程中的几项重要步骤  37-42
    §3.4.1 道路边缘定位  37-38
    §3.4.2 路宽检测  38-39
    §3.4.3 道路曲线的折线表示  39-42
第四章针对两种不同比例尺影像的道路半自动提取算法  42-60
  §4.1 基于模糊算子理论的小比例尺影像道路半自动提取  42-48
    §4.1.1 影像预处理  42-44
    §4.1.2 模糊算子的概念  44-45
    §4.1.3 道路模糊模型的建立  45-46
    §4.1.4 实验结果与分析  46-48
  §4.2 基于模板匹配的大比例尺道路半自动提取  48-60
    §4.2.1 算法的基本思想  48-49
    §4.2.2 影像重采样  49-50
    §4.2.3 多分辨率相关  50-54
    §4.2.4 分段迭代拟合道路曲线  54-56
    §4.2.5 输出结果的平滑  56-57
    §4.2.6 实验结果与分析  57-60
第五章结论与展望  60-62
参考文献  62-65
致谢  65

遥感影像中道路的半自动提取研究

内容摘要

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