基于频谱空间的高分辨率遥感图像城市道路绿地轮廓特征检测

发布时间：2022-01-02 00:33

　　通过高分辨率遥感图像频谱能量特征分析,提出了一种基于频谱空间的城市道路绿地轮廓特征检测方法.首先对遥感图像进行傅里叶变换,分析频谱能量分布曲线,确定道路绿地轮廓的方向和截止频率,设计Gabor滤波器提取绿地轮廓特征;然后利用低通滤波获取道路中心线,根据道路中心线的缓冲区对绿地轮廓进行定位,得到道路绿地轮廓特征.结果表明,基于图像频谱特征分析的方法,使滤波器参数的设计更加精确,可有效实现高分辨率遥感图像城市道路绿地轮廓特征提取. 

【文章来源】：南京信息工程大学学报(自然科学版). 2020,12(05)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

研究区近红外波段图像

径向分布图主要揭示周期性频率成分的能量分布,频谱分析主要是通过最大径向能量确定图像的主频.如图2c所示,图像的径向分布曲线随着频率的增加迅速减小,在低频位置约12周期/图像处出现拐点,这部分属于低频区域,主要揭示图像色调特征;在频率为13～36周期/图像的中高频段,频谱能量下降速度明显减缓,此频段反映图像结构、轮廓特征,是轮廓提取的主要研究频段;在频率36周期/图像之后,频谱能量的下降速度最慢,此部分频段主要揭示图像中的细节信息及噪声.径向分布曲线没有出现显著的谐波特征,这是因为道路绿地属于自然纹理,周期性纹理特征不如建筑物等地物特征显著,表现在径向分布特征中无明显的主频谐波.从图2d的角向分布图中可以看到,图像的最大角向能量位于135°,且峰值特征显著,这揭示了图像中与之垂直方向存在显著的地物轮廓特征,即道路绿地的方向特征.2.2 截止频率确定

0°、45°、90°、135°、173°各方向的频谱能量分布曲线及一阶导数曲线如图4所示.将一阶导数曲线在中高频段的峰值频率作为截止频率,设计提取道路绿地轮廓的奇Gabor滤波器.结合一阶导数曲线的低频区域较高峰值,判断最大角向能量分布曲线的低频区域的拐点频率,设计提取道路信息的滤波器参数.具体滤波器参数如表1所示.图4 各方向的能量曲线和一阶导数曲线

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3563116