一种高分辨率遥感图像中居民区道路提取方法

针对在遥感图像中提取居民区道路易受房屋等人工建筑干扰的问题,基于数学形态学提出了一种可以去除大量建筑物干扰,从而有效提取出居民区道路的算法.算法首先用顶帽变换和底帽变换对灰度图像进行了对比度争强,然后利用道路和建筑物之间的形态梯度以及道路特征对道路和建筑物进行分离,最后利用形态重建的方法得到了居民区道路网.仿真实验表明,区域中的大部分建筑物噪声被成功去除,算法是有效和可行的.     

一种基于高分辨率遥感影像的道路提取方法

道路等线性地物的自动提取一直是高分辨率遥感影像研究所关注的内容。论文在分析现有的各种提取方法的基础上,结合城市道路在高分辨率遥感影像上的特点,提出一种半自动的道路提取法。该方法先对遥感影像中的道路点进行采样,统计其光谱特征,然后再在道路上设置道路生长原点,从这些生长原点开始,根据统计得出的道路光谱特征对邻域点进行判断生长,最后对生长出的道路图利用数字形态学进行内部腐蚀和边界平滑处理。试验结果表明,该方法提取道路具有较高的精度和实用性。     

一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法

道路在国民经济建设和国防建设中发挥着重大的作用,是非常重要的基础地理信息,一直以来研究道路的自动或半自动提取都被视为热点和难点,提出的理论和方法层出不穷,但没有一种方法能推广应用。针对道路难以从高分辨率遥感影像中提取的问题,提出了一种道路提取方法,首先影像将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间,运用改进的区域分隔算法,实现道路区域的分隔。然后利用数学形态学腐蚀、膨胀等基本运算,结合区域的形态特征(如面积、紧凑度等)实现道路与非道路信息的分离。对多幅复杂道路图像进行试验,结果表明本方法能够很好地实现从复杂环境中提取道路信息。     

一种基于区域生长的图像显著区域提取算法

提出了一种改进的基于区域生长的彩色图像显著区域提取算法。该算法在颜色梯度图上应用分水岭分割算法,改进了图像初始分割的效果。综合考虑分割区域的显著度和边界强度,选取恰当的种子区域。在区域生长时考虑分割区域间低层特征的相似性、区域是否位于物体边界以及区域间的可合并度,设计了三个区域可生长度评价函数。实验结果表明,该算法简单、快速,且能提取出更符合人眼视觉特征的显著区域。     

基于改进区域生长的遥感影像道路提取

提出一种改进区域生长法的遥感影像中道路提取方法。对遥感影像进行[K]均值聚类,实现道路区域和非道路区域的初步分离,并获取区域生长的基准值,按照图像特征计算出区域生长的阈值。依据对道路特性的分析,设计了9个道路路口模型。根据设计的道路路口模型,对区域生长法进行了改进,使得道路的提取按照道路路口模型自动增长。最后通过数学形态学的手段对道路进行优化。实验结果表明使用提出方法所提取道路区域更加完整。     

基于改进区域生长的图像显著区域的提取方法

提出一种改进的区域生长方法来进行显著区域的提取。与以往基于像素或基于简单的NxN区域的方法不同．首先采用分水岭算法对原图像进行初始分割,利用显著图和区域的相对位置进行种子区域的自动选取,在生长过程中,将基于区域的相对边界强度,连接紧密程度与传统的区域颜色均值差异度准则相结合．构成新的区域可生长度评价函数。实验结果表明．该方法与现有算法相比,有效提高图像感兴趣区域提取的准确性。     

基于区域生长型分水岭算法的卫星图像道路提取方法

针对卫星图像中道路的基本特征以及道路信息提取的难点,提出了一种基于区域生长型分水岭算法的卫星图像主干道路提取方法.该方法首先运用高通滤波器对原始图像进行去噪和平滑,然后采用区域生长型分水岭算法提取道路信息,最后用目标面积特征将误提的小斑点去除.实验结果表明,该方法性能良好,可以取得很好的效果.     

一种改进的微波芯片金锡共晶焊接X光图像空洞检测方法

空洞检测是保证微波芯片金锡共晶焊接质量的关键之一。随着图像处理技术的长足发展,基于X光图像的空洞检测逐渐成为该领域自动无损检测的有效手段。文章使用数学形态学方法进行X光图像空洞的检测,将不同结构元素的毛刺及干扰导线的去除力作对比,同时,针对中值滤波对图像边缘腐蚀的问题,采用优化的中值滤波进行简单的四角修复,进一步使用Symmetric型中值滤波来解决图像撕裂问题;其次,针对烧结空洞提取面积存在缺失现象,提出基于区域生长的改进OTSU阈值分割方法,该方法以OTSU阈值分割结果为种子点,通过区域生长生成完整的烧结空洞,有效改善了烧结空洞的提取完整性;最后,金锡共晶X射线图像对比处理结果,从主观及品质因数fom客观评价上均验证了文章改进方法的有效性。     

一种两阶段区域生长的遥感图像分割算法

提高图像分割算法的精度与速度对遥感影像的解译工作具有重要意义。提出了一种基于区域生长的遥感图像分割算法,包括的两个步骤分别是局部最优合并和全局最优合并。第一步注重提高图像分割的速度,在其具体实现中引入了一个局部最优合并的阈值,以减少错误的合并;第二步侧重提高图像分割的精度,在其实现过程中利用了一种高级数据结构红黑树来提高搜索最优合并区域的速度。最后,利用模拟的遥感影像和Orbview\|3高分辨率影像开展了图像分割实验。利用一种监督的图像分割精度评价方法,定量评价了该方法的性能。实验结果表明:该方法在分割精度和分割速度方面都取得了令人满意的效果。     

一种高分辨率遥感影像道路提取方法

针对空间异质性导致的道路几何纹理特征突出性下降问题, 提出一种高分辨率遥感影像道路提取方法. 首先设定跟踪模型, 依据人工输入点, 自适应提取道路中心点和道路宽度, 设计迭代内插、双向迭代两种跟踪方式以及矩形跟踪模板; 然后提出多描述子道路匹配模型, 针对道路几何纹理特征突出性不足问题, 基于道路区域地物边缘与道路方向一致的语义关系, 通过线段峰值约束的思想, 提出一种多尺度线段方向直方图(Multi-scale line segment orientation histogram, MSLSOH)描述子, 以此对跟踪方向进行预测; 针对道路几何纹理特征均质性下降问题, 从道路区域与道路非道路混合区域纹理差异性出发, 组合三角形构成扇形描述子, 突出道路影像纹理特征, 以此不仅可对预测跟踪点进行验证, 而且也可在结构信息缺失的情况下对道路进行跟踪; 最后选取不同类型、不同分辨率、不同场景的高分辨率遥感影像, 通过与其他方法的实验对比, 表明该方法能够解决道路提取过程中几何纹理特征突出性下降问题, 具有准确率高和自动化程度高的优势.     

融合纹理和形状特征的高分辨率遥感影像道路提取

提出一种结合纹理和形状特征提取道路信息的方法。首先利用灰度共生矩阵提取纹理特征,并将其应用于最大似然分类中提取面状道路,然后利用形态学方法分割道路与其相连地物,最后利用提出的3个形状指数(凹度、精密度、偏心角)有效地识别和区分了道路与非道路地物,并最终实现了提纯道路的目的。实验结果证明,该方法可以准确地提取主干道路网,剔除非道路地物的影响。     

基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取

利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息.利用数学计算软件MATLAB在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析.     

High-resolution Remote Sensing Image Road Extraction Method for Improving U-Net

Accurate and efficient extraction of road information based on remote sensing image is a great significance for the establishment and maintenance of basic geographic databases. Due to the complex background information of high-resolution remote sensing images, existing algorithms cannot extract road information very well. U-Net network has good experimental results in image segmentation, but the accuracy of road segmentation results is not good. For this reason, this paper proposes a high-resolution image road extraction method based on improved U-Net network. Firstly, the U-Net-based network structure is designed and implemented. The network uses VGG16 as the network coding structure, which can extract feature semantic information better. Secondly, the use of Batch Normalization and Dropout solves the phenomenon of over-fitting that occurs during the network training process. Finally, the training data is expanded by rotation and mirror transformation, and the ELU activation function is used to improve the network training speed. The experimental results show that the method can extract road information more accurately and efficiently.     

一种改进U-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法

从遥感影像中准确高效地提取道路信息,对基础地理数据库的建立与维护具有重大意义。高分辨率遥感影像背景信息复杂,导致现有算法无法较好地从中提取道路信息。U-Net网络在图像分割方面有较好的实验效果,但道路分割结果准确性不佳,因此,提出了一种改进U-Net网络的高分辨率影像道路提取方法。首先,设计基于U-Net的网络结构,将VGG16作为网络编码结构,可更好地提取特征语义信息;其次,利用Batch Normalization与Dropout解决网络训练过程中出现的过拟合;最后,对训练数据利用旋转与镜像变换进行扩充,采用ELU激活函数,提升了网络训练速度。实验结果表明：该方法可以较为准确高效地提取道路信息。     

基于行道树的高分辨率遥感影像道路提取研究

在城市遥感中,道路自动(半自动)提取一直是研究的重点.本文在现有道路自动(半自动)提取技术基础上,结合高分辨率遥感影像中行道树的分布特点,从地学知识出发,利用归一化植被指数、阀值分割、数学形态学算子及地理信息系统的分析功能等实现基于行道树的道路自动(半自动)提取和道路面积快速、自动计算.结论表明基于行道树的道路提取和面积计算方法具有一定的实用性.     

基于相位编组的高分辨率遥感影像道路信息提取

从高分辨率遥感影像中提取道路信息已有许多研究,但仍存在许多问题有待解决.本文主要研究高分辨率遥感影像上城市道路信息的提取,从四个方面开展,即:遥感影像的预处理、阀值的确定、直线与曲线的提取以及道路信患在原图上的显示.传统的相位编组方法主要针对直线的提取,本文对其进行了改进,得到了一种基于相位编组的半自动提取道路信息的方法.实验中首先结合灰度形态学与Canny算子,得出信息较全的道路边缘轮廓信息,然后根据不同形状的道路模型,运用灰度值参数对相位编组法进行改进,提取出比较准确的道路信息.针对现代城市中常见的立交桥,特别是对其曲率较大的中心部分信患,该提取方法表现出了一定的优越性和适用性,实验结果较为理想.     

基于对象的遥感影像道路提取

根据高分辨率遥感影像道路网络的特点,提出一种基于对象的道路提取算法.首先根据道路的局部光谱特性和几何特性,使用图像分割和边缘提取算法对图像进行预处理.然后,根据贝叶斯理论,基于道路的全局几何特性和拓扑特性,建立网络的数学模型,将网络提取问题转化为全局优化问题,使用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗算法求取全局最优网络.实验结果表明,该方法充分利用了道路的各种特性,可以有效地从遥感图像中提取出道路,具有较高的精度和实用性.     

基于改进水平集方法的高分辨率遥感图像道路提取

提出了一种基于改进水平集方法的遥感图像道路提取实用方法。针对水平集分割方法速度较慢以及对区域划分仅仅考虑灰度特征等不足,提出一种改进算法,通过引入罚函数项,并整合RGB空间和HSI空间的各通道信息,构造了一类基于多空间信息且无需重新初始化的水平集演化方程。同时针对遥感图像幅值大的特点,建立整图划分若干子图的划分方法,使提取的目标道路集中在少量子图中,减少了无目标背景干扰。利用QuickBird 0.61 m分辨率遥感图像进行道路信息提取试验,并建立评价指标对算法结果进行量化评价和分析。结果表明,研究的方法可较好地抑制区域背景噪声的干扰,快速准确地提出完整的道路区域,在道路交通规划辅助决策等领域具有重要的应用前景。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路自动提取实验

传统的遥感影像道路提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低,效率差,而且依赖参与解译的人,在很大程度上不具备重复性。本文采用面向对象的分类技术,充分利用高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息,针对实验区中的不同道路类型,在不同尺度下自动提取出道路信息。同时,本实验还提供了一种提取道路的普遍性规则集,提高了道路提取的自动化水平。通过实验表明:该方法提取速度快、精度高。     

基于模糊连接度的卫星图像道路提取新方法

论文提出一种将相对模糊连接度和道路特征相结合进行卫星图像主干道路半自动提取的新方法。首先将原始图像划分为多个目标,对每一类目标分别人工选取种子点,然后计算出图像中各像素点与每一类种子点之间的模糊连接度,将其归属于模糊连接度值最大的一类,从而分离出道路目标。接着结合道路局部特征运用模糊连接度连接断裂路段,最后根据道路走向进一步完善整个道路轮廓。SPOT图像道路提取实验表明,新方法可以取得很好的效果。