衛(wèi)星影像中城市道路區(qū)域車輛目標提取方法研究.pdf

1、隨著遙感技術的發(fā)展和衛(wèi)星空間分辨率的提高，基于衛(wèi)星影像的車輛目標識別與提取及其潛在應用逐漸成為當今國際的前沿熱點。然而衛(wèi)星影像中陰影的存在，尤其是高密度的城市環(huán)境中由于高大建筑物等地物對太陽光的遮擋而形成的陰影區(qū)域很大程度上削弱了影像中車輛目標的光學信息，降低了車輛目標提取效率和提取精度?；诖耍疚囊訵orldView-2衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)為例，在已有的常規(guī)路段車輛目標提取技術的基礎上，結(jié)合遙感影像的陰影處理技術和影像增強方法，將包含陰

2、影覆蓋的城市道路區(qū)域車輛目標提取分為陰影檢測和車輛目標提取兩個階段進行了研究。
　　首先，基于HIS彩色增強技術，將影像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HI顏色空間，對陰影區(qū)域的色度H、亮度I、飽和度S分量進行了分析，并結(jié)合波段運算方法構(gòu)建了陰影指數(shù)(NDUI)、比值r、差值SD三個特征分量對陰影區(qū)域影像特征進行了描述;
　　其次，充分利用陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域車輛目標的光譜信息、幾何形狀信息、紋理信息以及鄰域關系信息將車輛目標分為非陰

3、影區(qū)域亮色車輛目標、非陰影區(qū)域暗色車輛目標、陰影區(qū)域亮色車輛目標、陰影區(qū)域暗色車輛目標四類分別對其影像特征進行了分析;
　　然后，根據(jù)陰影區(qū)域和車輛目標影像特征分析結(jié)果，結(jié)合面向?qū)ο蟮倪b感影像目標提取技術構(gòu)建了包含陰影覆蓋的城市道路區(qū)域車輛目標提取流程，并對影像多尺度分割的相關參數(shù)進行了分析和確定，構(gòu)建了影像對象分類層次結(jié)構(gòu)，確定了陰影區(qū)域和車輛目標分類提取的規(guī)則集;
　　最后，以鄭州市的一景WorldView-2衛(wèi)星遙感影