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![基于動態(tài)規(guī)劃理論的高分辨率遙感影像道路邊緣檢測算法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/8/22/4e94c138-5227-406f-b892-fe6ecac4a95a/4e94c138-5227-406f-b892-fe6ecac4a95a1.gif)
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文檔簡介
1、隨著遙感技術的發(fā)展,由航天飛機和各種大、中、小衛(wèi)星系統(tǒng)提供的空間遙感影像大量增加,它們的空間分辨率、光譜分辨率和時間分辨率不斷提高,使我們能夠獲取極其豐富的信息。如何充分高效的利用遙感信息已成為地球信息科學領域一個備受關注的問題。 由于道路網(wǎng)絡信息在交通管理、城市規(guī)劃、應急事務處理等方面的重要性和應用廣泛性,道路信息的提取一直是遙感信息提取的重要組成部分,也是圖像解譯和目標識別的一個重要研究課題。本文圍繞道路的自動提取展開研究,
2、主要研究內容歸納如下: 1.針對原始相位編組法獲取支持區(qū)時存在的不足,提出改進的組合編組區(qū)獲取法,該方法通過分析和實驗篩選出合適尺寸的梯度計算模板,并對初始的支持區(qū)進行連接操作,較好的解決了原始相位編組法獲取的同一條邊緣的支持區(qū)完整性欠缺和支持區(qū)之間斷裂嚴重的問題。 2.將動態(tài)規(guī)劃算法與改進的組合編組區(qū)獲取法相結合,在較小的編組區(qū)內應用動態(tài)規(guī)劃手段搜索邊緣。兩者的結合使得本文算法既具有相位編組法的弱邊緣檢測能力,又具有動
3、態(tài)規(guī)劃可檢測任意形狀邊緣的優(yōu)點,同時也大大減少了單獨使用動念規(guī)劃法的巨大運算量,加快了搜索邊緣的速度。 3.在應用一維動態(tài)規(guī)劃算法搜索道路邊緣線時,采用虛擬起始點和終止點的方法,避免了起始點和終止點位置確定困難和準確性不夠的問題。 4.利用路面邊緣線相互平行的特點,從一條較長邊緣線出發(fā),檢測出附近的道路外邊緣候選位置,進而利用道路灰度特點,確定本段道路的外邊緣位置。該方法在僅存在一條較為完整道路邊緣的情況下,也能較好的提
4、取道路段。 5.計算出每個道路段的中心線,將中心線端點較為接近且方向相差較小的道路段連接為一體。重復這一過程獲得整個道路網(wǎng)提耳義結果。 選取兩幅不同城市的、不同區(qū)域的高分辨率遙感影像對本算法進行檢驗,并從視覺和數(shù)量兩方面評價了算法的精確度。從視覺上分析,本文方法提取的道路邊緣很接近原始影像中的道路邊緣,并能對弱邊緣做到較好的提取。通過定量分析,可以得出本文算法的平均準確度達到 88.83%。實驗證明,本文提出的方法適合于
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