遥感图像道路提取方法研究

发布时间：2020-07-03 12:48

【摘要】： 遥感图像道路网提取是图像识别中的重要问题。道路网可以为自动目标识别提供重要的上下文信息,这些信息使目标定位更准确或使目标分类更有效。在过去20年中,涌现出许多半自动和自动道路提取算法,但各种算法都有各自的优缺点,普适性不强。 以往的道路提取方法中,主要针对野外道路,城市道路网提取效果较差。针对这种现象,本文主要研究了城市道路网自动提取问题,并提出一种基于特征级融合的自动道路网提取方法,对道路段采取“与”和“或”的融合策略进行特征融合。最后,选用一组不同时相的SPOT城市图像对本文方法进行了实验测试,结果表明了特征融合方法的有效性。 在自动道路网提取的具体实现中,本文针对角点提取、直线提取提出了改进算法。角点提取方法的改进是将SUSAN和MIC角点提取算子进行复合。在直线提取算法中引入了改进的角点提取方法获得的角点特征。实验结果表明了这些改进算法的有效性。
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TP751

【引证文献】

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本文编号：2739681