基于纹理-模糊连接度的遥感影像道路自动提取

提出一种基于纹理-模糊连接度的遥感影像道路信息全自动提取算法。利用Canny算子对影像进行边缘检测,通过道路阈值和分类算法的联合优化,提取出道路种子点。定义了包含纹理能量的模糊连接度,对影像中各像素相对于多种子点的连接度进行遍历计算,寻址最优路径,从而识别出完整的道路。实验结果表明,该道路提取算法相对于模糊连接度算法精度更高,具有较强的通用性。     

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。     

基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取

针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像受到乘性斑点噪声的影响,且道路环境复杂多变的问题,提出一种基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取方法。首先,对SAR图像进行斑点滤波,以降低斑点噪声的影响;其次,结合指数加权均值比(ROEWA)算子检测结果和模糊C均值(FCM)分割结果自动提取种子点,从而提高自动化程度;最后,利用以图像灰度和ROEWA检测算子边缘强度为特征的模糊连接度算法对种子点进行扩展提取道路,经形态学处理后得到最终结果。对两幅SAR图像进行实验,并与FCM方法分割出的道路结果进行比较,所提出的方法在提取完整率、正确率及检测质量上均优于模糊C均值方法。实验结果表明,所提出的方法能较有效地从高分辨率SAR图像中提取不同宽度和弯曲程度的道路,且无需人工输入种子点。     

特征融合的多时相遥感图像道路提取方法

为了提高单时相遥感图像道路提取的准确度，提出一种基于特征融合的道路提取方法。首先，提取已配准好的多时相SPOT图像直线段特征和角点特征，然后，对得到的特征进行融合判断，从特征融合结果中提取近似平行线，最后进行道路拟合。本文对相位编组道路段提取方法进行了改进，引入基于灰度SUSAN的角点特征信息，提高了道路段提取的准确性。文章最后给出了实验结果。     

遥感影像道路的多点同时快速行进提取方法

研究提出了一种基于多点同时快速行进构建最短路径,提取遥感影像道路的方法。该方法依据道路灰度、梯度或边缘特征构建行进速度项,以多个道路特征点作为起始种子点,多点同时快速行进提取遥感影像最小能量图,并以起始种子点为中心点,按照最小能量值对图像区域进行划分,提取相邻区域对应起始点对行进过程中最先接触的鞍点,设定判定准则从鞍点中选取有效鞍点,剔除可能提取的错误捷径,从有效鞍点出发,沿最小能量值减小且梯度变化最快方向逆向搜索至对应起始点对提取最短路径,最终连接最短路径作为提取的道路。研究将该方法应用到ETM+、IKONOS、航空影像等遥感影像数据中,进行不同空间分辨率、不同大小、不同路网条件下道路提取的实验。结果表明该方法仅需少量的道路特征点作为先验知识,即可实现各类型道路信息的提取。提取的道路连续,无需细化、断线连接等后处理,能够实现多条道路的同时提取,具有较高的提取效率。     

对光照鲁棒的道路边缘检测算法

针对在光照变化和强阴影干扰条件下的道路边缘检测问题,提出了一种对光照鲁棒的道路边缘检测算法。该算法结合导向滤波和抗阴影特征提取器,首先,采用导向滤波对图像的边缘进行增强,减少背景噪声干扰;其次,利用抗阴影道路特征提取器提取道路粗边缘轮廓;最后,采用模糊连通性分析,结合道路边缘全局信息将道路边缘分为远、近两部分,对提取的边缘点进行修正,并采用RANSAC进行拟合。实验部分采用ROMA数据集对算法进行验证,实验结果表明,该边缘检测算法的综合性能指标为83.67%,在各种道路条件下,具有较好的鲁棒性和准确性。     

车载激光点云道路标线提取方法

针对车载激光点云中道路标线的强度随扫描距离与扫描入射角等因素变化较大而难以提取的问题,提出了一种在强度特征图像中进行边缘检测的道路标线提取方法。该方法首先将道路面点云投影成强度特征图像,然后在图像上检测图像边缘,并根据道路标线的几何特征进行连通分析,提取道路标线边缘,最后通过道路标线边缘信息从道路面点云中提取道路标线候选点云,并引入高斯混合模型剔除路面噪声点,得到最终的道路标线点云。3份测试数据的实验结果表明,该方法提取道路标线的平均完整率和平均正确率分别为93%和97%。     

数学形态学多结构元素的道路提取

提出了一种从遥感图像中提取道路的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同选择不同的结构元素进行道路边缘提取。实验表明,该算法具有良好的道路提取能力。     

基于小波与数学形态学的道路信息提取

提出了一种基于小波与数学形态学提取道路信息的方法。首先,利用小波多尺度分析对遥感图像进行分解,通过分析小波系数,对各个小波分量进行滤波处理,滤除非道路特征,再进行小波重构,然后对重构图像进行分割,得到包含道路信息的图像。最后应用数学形态学方法,选取合适的结构元素,对图像分割的结果进行形态变换,进一步滤除了非道路信息,完成道路信息提取。通过实验比较证明,该方法比一些典型边缘提取算法更有效、更适合于道路信息的提取。     

高分辨率航空图像的道路中心线提取法

在高分辨率航空或卫星图像中提取道路特征具有越来越重要的实际意义。道路与背景通常存在灰度差异,论文首先求取高斯平滑图像的偏导数,进而确定图像中的脊点,然后根据连接准则连线,再构造判别规则删除道路虚警,最后利用Canny边缘图修正道路中心线。算法还对交点区域进行了有效处理。实验证明,该方法在一定程度上能够消除树、建筑物阴影和汽车对道路提取造成的影响,提取的道路中心线比较准确,能为道路网检测的后续处理提供重要的数据支持。     

航空遥感图象中道路的自动提取方法

基于航空遥感图象的道路自动检测与识别是数字城市、道路监控等领域非常重要的课题;其检测方法经改进可用于跑道识别,为飞机自动降落提供必要的跑道信息。该文以传统道路提取方法为基础进行改进,提出一种道路自动提取方法,该方法包括以下几步:首先,利用微分几何方法对图象进行线特征强化处理;接着,进行线段提取,将传统方法中需要分步实现的线特征抽取和线段连接同步完成,同时对连接判定阈值的设置进行了一些讨论,提出了自动设置阈值的方法;最后,根据道路的拓扑性质进行线段的聚合分类。实验结果表明,该方法能准确有效地提取出道路。     

一种高斯混合模型组合分类的机载LiDAR城区道路提取方法

城区道路自动提取一直是遥感领域研究的重点和热点之一.针对遥感影像提取易受建筑物和植被遮挡的影响,点云数据提取道路边界又较模糊的不足,提出了一种高斯混合模型组合分类的道路提取方法.该方法利用融合影像即含有色彩信息的点云数据,首先对滤波后点云中的反射强度属性,运用偏度平衡法粗提取道路点云;再对点云数据中的灰度信息和点密度属...     

高分辨率多光谱遥感影像中城区道路信息的自动提取

提出一种从高分辨率遥感影像提取城市区域道路网络的方法。该方法采用改进的数学形态学运算方法对影像进行分割,进而得到粗略道路信息网,然后利用道路网的几何特征实现道路与建筑物的有效区分,最后通过抽骨架的方法获得最终道路网中心线。试验数据为某一城区高分辨率卫星影像,并对最终提取的结果进行了评价,结果表明,所提出的方法能够从高分辨率多波段卫星遥感影像上精确、有效、自动提取城区道路网络。     

基于高分辨率遥感图像的道路提取研究

道路是现代交通的主要组成部分,对于管理和更新地理信息系统数据库中的道路信息非常重要.目前,自动提取道路网络的主要数据源为遥感图像数据,但随着近年来遥感影像的地面分辨率不断提高,图像中地物信息愈加丰富,对图像中道路信息的提取难度也随之增大.文章主要展开一种利用机器学习对高分辨率遥感图像的道路提取研究.首先对高分辨遥感图进...     

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。     

State of the art on automatic road extraction for GIS update: a novel classification

This paper surveys the state of the art on automatic road extraction for GIS update from aerial and satellite imagery. It presents a bibliography of nearly 250 references related to this topic. The work includes main approaches on general methods of road network extraction and reconstruction, road tracking methods, morphological analysis, dynamic programming and snakes, methods multi-scale and multi-resolution, stereoscopic and multi-temporal analysis, hyper-spectral experiments, and other techniques for road extraction. Likewise, other approaches related in any way with the road extraction topic are also considered. Between them different papers on segmentation, vectorization, optimization, evaluation, semantic nets and neural networks, fusion techniques, fuzzy logic, and other methods are discussed. A novel classification of road extraction methods according to our criteria is included in order to provide a significant contribution to research in this topic.     

一种形态重建的遥感影像城市道路提取方法研究

以QuickBird多光谱影像为例,提出一种从高分辨率遥感影像中提取城市道路的方法。首先利用直方图均衡化对原始遥感影像作增强处理,突出影像的边缘信息。用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割,提取出城市道路和房屋等建筑物。根据图像中各类要素的形态特征差别构建不同的标记图像,采用不同的结构元素构建道路模型,用该模型对阈值分割后的图像进行形态重构,分别提取出城市道路和建筑物。对形态重构生成的道路模块进行优化处理,提取出城市道路轮廓。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。