基于彩色栅格地图噪声特征的道路提取

研究从彩色栅格交通地图中提取完整的道路网络集合的方法。在地图规范化的基础上,基于彩色栅格地图上的噪声特征,处理欠识别和误识别的道路点集集合,并以实例说明应用该方法提取道路的过程和效果。     

彩色城市交通地图的道路识别与提取

地图信息的识别和提取是地理信息系统的基础。研究对彩色城市交通地图中的道路信息进行识别和提取的问题。首先采用改进的模板匹配法去除地图中图例标识对于道路提取造成的干扰;然后根据地图的特征,为清除地图中的噪音,提出了一种基于颜色聚类分析的分离地图要素的算法,将各种地图要素按颜色进行归类,并根据噪声的特征结合采用有效的噪声去除算法实现对地图中道路的识别和提取,最后结果用数学形态学的方法进行优化处理,并进行试验。实验结果表明,该方法可以取得良好的道路提取效果。     

彩色公路交通地图图像道路提取

根据彩色公路交通地图的图像特征,提出一种新颖的道路识别与提取方法。这种方法包括三个关键步骤。首先,根据区域的特征,提取出区域的灰度值;其次,根据道路的颜色和形状特征以及数字图像处理的一些方法（如对象的连通成分等）,识别并提取出道路的颜色;最后,为了获得完整的道路网络,一些道路连接方法被提出。这种算法已经被应用于许多彩色公路地图图像中去提取道路网络。大量成功的实例表明这个算法是非常有效的。     

基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程,它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征,提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析,并建立区域识别测度,实现了区域颜色规范化;再通过对非区域对象的连接成分进行分析,并建立道路识别测度,在区域颜色规范化的基础上,实现了道路颜色规范化。实验结果表明,对于彩色城市交通地图图像,该算法取得了良好的效果。     

基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程，它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征，提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析，并建立区域识别测度，实现了区域颜色规范化；再通过对非区域对象的连接成分进行分析，并建立道路识别测度，在区域颜色规范化的基础上，实现了道路颜色规范化。实验结果表明，对于彩色城市交通地图图像，该算法取得了良好的效果。     

一种新的道路标志统计识别方法

提出了一种用于室外移动机器人的道路标志自动统计识别方法。针对我国道路标志图像的基本特征,全面分析转弯道路标志图案后发现:图像的全局特征更易被检测到,而且更不易受到噪声和较小局部失真的影响。提出以全局特征为立足点,采用图像的灰度均值为主要特征量的特征选择与提取方法。在此基础上,分析道路标志图案的分块机理,采用投影和方向特征的处理方法,得到了9个转弯道路标志的特征不变量值。试验结果表明,有噪声的情况下,该方法能够实现对道路标志图案的快速、准确识别,具有较好的抗干扰能力。     

彩色地图中道路的识别和提取

对彩色地图中道路信息的识别与提取方法进行了研究,根据道路自身的特征,提出了一种利用圆形度与颜色特征相结合的提取方法,同时,对若干相关问题进行了详细的介绍,如区域标记、圆形度等.还介绍了对道路信息提取之后的细父化和矢量化,并着重描述了道路细化过程中形态变换的用法.通过研究可以得出,利用这种提取方法可以使处理的结果更准确,而且在提取的过程中可以很自然的把道路上的文字等噪声去掉.     

基于多特征模糊对象进行遥感图像的识别

提出一种利用多特征模糊对象的方法进行遥感图像中目标物的识别和提取.在时遥感图像进行预处理,获取较好的图像增强和去噪效果后,然后采用面向对象的方法进行图像分割,通过对象在现实世界中所表现出的特征来提取对象,并对这些特征进行不同的隶属度的分配和值域处理.最后通过模糊积分来确定对象目标,以达到解读图像的目的.通过实验进行了图像的识别并提取出了道路信息,达到了较好的效果.     

彩色数字栅格地图中道路识别与提取

根据数字栅格地图特征,提出一种通过识别地图标注来实现道路提取的方法。对原始数字栅格地图采用基于视觉一致性的色彩聚类分析,分离出所需等级道路及标注信息,结合色彩聚类分析与特征匹配精确识别各类标注体,确定标注区域,分析各类标注与被覆盖道路的关系,根据道路特征实现中断道路的连通。实验结果表明,该方法对标注的正确识别率达到98%以上,能实现不同等级道路的提取,并获取各类标注信息。     

基于边缘特征与HSI色彩特征的胸环靶弹孔识别

为解决胸环靶纸图像弹孔准确快速识别问题,提出结合弹孔边缘特征与色彩特征的胸环靶弹孔识别方法。采用形态学边缘检测算法确定胸环靶图像边缘,进行边缘图像增强处理,提高边缘图像与背景的对比度,提取弹孔区域色彩特征数据,实现胸环靶纸图像中弹孔识别。实验及计算分析结果表明：这种方法能准确从一次成像的胸环靶纸图像中进行弹孔提取,还能在一定程度上减少自然环境下光照、灰尘、振动对靶面图像造成的噪声、畸变影响。     

栅格地图道路的快速矢量化方法研究与实现

以彩色数字栅格地图道路数据为处理对象,提出一种基于可变矩形跟踪框技术快速矢量化道路类线要素的方法。在确定道路矢量化规则的基础上,通过采用可变矩形跟踪框技术,结合端点(交点)判断及道路惯性延伸点判断方法实行栅格地图道路的快速矢量化,并克服了当前几种常用矢量化方法的不足。实验结果表明该方法的矢量化效果十分理想。     

从航空遥感图像中自动提取主要道路

如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网,将会简化城市地物目标的分类和测量过程.该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理,进而提出了基于直线的、自动提取的方法.算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声,用高斯分布函数模糊化直线参数,使提取具有良好的稳健性.算法中的参数选择都是通过理论分析所得,因此,提取过程实现了自动化.实验结果表明,该方法能够从实际航空遥感图像中提取出主要道路网.     

基于Lansat7 ETM+影像的城市道路信息提取研究

道路信息是遥感卫星影像中一种重要的地理专题信息，道路信息的提取在卫星数字图像自动解译方面具有理论与方法意义，如果能自动地从遥感卫星影像中提取出道路网，将会简化城市地物目标的分类和测量过程。研究结合了计算机和人在自动检测和识别上的优势，以ETM＋为数据源，提出了遥感卫星影像中道路特征半自动提取的一种方法。研究首先对ETM＋的多光谱影像和15m分辨率的全色影像进行融合，然后通过设计一个高通滤波器和统计滤波器，完成道路信息的检测与识别（其中高通滤波突出地物的线性特征、统计滤波则是消除高通滤波后的一些噪音），最后进行矢量化跟踪完成道路信息的提取。实践结果表明，该方法能够从中等分辨率遥感卫星影像中提取道路信息，取得了较好的精度效果。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

地图及工程图纸的智能矢量化方法

针对常规矢量化几何失真较明显，抗噪声干扰能力弱等不足，本文提出了基于骨架点对划进行跟踪，通过设定规划库进行噪声滤除和形状校正的智能矢量化方法。本方法在矢量化各环节分别采用了动态模板定位骨架点；根据典型噪声和失真的知识，设计准则自动进行噪声滤除和形状校正；利用最大距离法进行矢量化等方法，以克服典型的噪声和干扰。     

视觉密码的彩色栅格地图分存算法

目的 现有栅格地图安全保护技术主要有：基于混沌理论的图像加密技术、数字图像置乱技术和图像信息隐藏技术,这些技术不适用于丢失容忍、解密简单、共享份图像顺序可交换、权限控制等应用场合。图像分存技术可应用于上述场合,其中基于视觉密码的图像分存技术秘密图像恢复时运算简单,仅利用人眼视觉系统或借助简单计算设备,便可以获得恢复图像的信息。但运用于彩色栅格地图分存的彩色视觉密码方案,存在像素扩展度较大、秘密图像颜色受限等问题。为解决该问题,基于异或运算给出了概率型彩色视觉密码方案定义,并构造了一种概率型（k,n）彩色视觉密码方案。方法 在方案设计前,首先给出RGB颜色集合、彩色像素异或运算、共享份异或运算和基于异或运算的概率型（k,n）彩色视觉密码方案等定义。基于异或运算的概率型（k,n）彩色视觉密码方案定义包括对比条件、安全性条件和防串扰条件3个部分。根据定义,给出概率型（k,n）-CVCS（color visual cryptography scheme）的详细构造方法,该方法以（k,k）彩色视觉密码方案为基础,通过设计扩展变换算子f,将k个共享份随机等概地扩充到n个共享份,实现了（k,n）彩色栅格地图分存算法,解决了彩色栅格地图分存算法存在像素扩展度大、恢复图像视觉效果差的问题。随后,从定义的对比条件、安全性条件和防串扰条件3个方面,对本文方案有效性进行了理论证明。结果 为验证方案的有效性,利用本文算法构造出的（3,4）方案对具体的栅格地图进行分存,随机选择3个共享份XOR（exclusive or异或）后可以得到原栅格地图,而任意单个、两个共享份XOR只能得到杂乱无章的噪声图像,无法获取原栅格地图的任何信息。同时,运用其他彩色视觉密码方案对相同栅格地图进行分存,实验结果表明,本文方案像素不扩展,在视觉效果上具有更优的结果,计算得到的恢复图像峰值信噪比也优于其他相关方案。结论 本文方案无像素扩展,在减小系统开销的同时,改善了栅格地图的视觉效果,且无需对栅格地图进行半色调处理。     

基于数学形态学的道路遥感影像特征提取及网络分析

如何从遥感图象上提取道路特征已有多种方法，如边缘探测与追踪、线性滤波、利用各种空间关系进行道路特征识别，基于知识的道路网络提取以及数学形态学等，但尚有许多问题有待解决。为了方便GIS应用以及地图更新，提出了一种基于数学形态学的道路网络分析方法，用于对遥感图象上已分类的道路信息进行各种处理，以便得到所需的道路网络。该方法与步骤为首先将道路影像二值化，同时进行噪音去除、断线连接、细化，并通过将栅格数据转换成矢量形式来得到基本的道路网络；然后对基本道路网络进行分析、连接、选取；最后用Douglas-Peuker算法对道路进行平滑处理与表示来得到最终提取的道路网络，并以南京市江宁经济开发区SPOT、高分辨率IKONOS图象为例进行了实验。道路特征提取的结果与目视解译结果进行比较的结果表明，该道路提取方法对道路发展相对较快的区域更为有效，且提取精度较高。该方法对土地管理规划部门非常有价值，是进行GIS与地图道路更新的有效方法。