高分辨率遥感影像道路半自动提取方法研究

发布时间：2017-10-27 08:10

  本文关键词：高分辨率遥感影像道路半自动提取方法研究

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【摘要】：随着科技的发展,高分辨率遥感影像的获取变得容易,应用范围更广,通过其自动或者半自动地获取地理要素成为计算机视觉、图像图形学及模式识别等领域的研究热点；道路是高分辨遥感影像上明显的地理要素,但是由于问题本身的复杂性和现有科技水平的局限性,到目前为止还没有能在真正意义上实现道路的自动提取。本文应用概率统计学、图论以及计算机软件系统设计的关键技术,旨在开发适应实际生产需求的道路半自动提取工具。论文的具体研究内容包括以下几方面：(1)发展模板匹配与KL散度相结合的道路提取方法。针对现有高分辨率遥感影像道路提取方法抗噪性弱、提取效率低问题,提出将KL散度作为相似性测度应用到模板匹配中,并应用多线程技术设计了一个人机交互模式良好的道路提取工具,在不同源高分辨率遥感影像上道路开展提取实验,证明该方法的有效性。(2)实现基于最短路径的道路提取方法。针对现有的高分辨率遥感影像道路半自动提取方法提取过程不易被控制,提取结果不能被预测的问题,提出一种应用经典最短路径算法Dijkstra,提取道路的方法,对不同高分辨率遥感影像道路进行提取实验,证明该方法的有效性。(3)研发集成道路半自动提取工具。研发2种道路提取工具：基于模板匹配与KL散度相结合的的道路半自动提取工具和基于最短路径的道路半自动提取工具,综合应用这两种道路半自动提取工具,对复杂道路网进行了提取实验,表明此种道路提取方案的可行性。
【关键词】：高分辨率遥感影像 道路半自动提取 模板匹配 KL散度 最短路径
【学位授予单位】：辽宁工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 道路提取方法综述12-18
• 1.2.1 道路半自动提取方法12-15
• 1.2.2 道路全自动提取方法15-17
• 1.2.3 存在的问题17-18
• 1.3 研究目标与内容18-19
• 1.3.1 课题来源与现有基础18
• 1.3.2 研究目标18
• 1.3.3 研究内容18-19
• 1.4 文章结构安排19-21
• 2 道路提取基本理论知识21-32
• 2.1 高分辨率遥感影像数据的特点21
• 2.2 高分辨率遥感影像特征与面临的问题21-25
• 2.2.1 高分辨率遥感影像对象特征21-22
• 2.2.2 高分辨率遥感影像道路特征22-24
• 2.2.3 高分辨率遥感影像道路提取难点问题24-25
• 2.3 高分辨率遥感影像道路特征增强25-31
• 2.3.1 影像融合26-28
• 2.3.2 对比度拉伸28-31
• 2.4 本章小结31-32
• 3 模板匹配与KL散度相结合的道路半自动提取方法32-44
• 3.1 道路初始化32-34
• 3.2 道路模型的建立34-37
• 3.2.1 模型构建的基本思路34
• 3.2.2 KL散度相似性匹配准则34-35
• 3.2.3 道路轨迹拟合模型35-37
• 3.3 人机交互模式的设计37-38
• 3.4 基于模板匹配的道路提取步骤38-40
• 3.5 实验与对比分析40-43
• 3.5.1 实验40-41
• 3.5.2 对比分析41-43
• 3.6 本章小结43-44
• 4 基于最短路径的道路半自动提取方法44-56
• 4.1 最短路径算法44-46
• 4.1.1 图的基本理论44-45
• 4.1.2 最短路径问题45
• 4.1.3 基本的最短路径算法45-46
• 4.2 基于最短路径道路模型的建立46-50
• 4.2.1 模型构建的基本思路46-47
• 4.2.2 局部边界特征的表达47-48
• 4.2.3 基于Dijkstra算法最短路径计算48-50
• 4.3 基于最短路径道路提取步骤50-52
• 4.4 实验和结果分析52-55
• 4.4.1 实验52-54
• 4.4.2 结果分析54-55
• 4.5 本章小结55-56
• 5 综合实验与分析56-62
• 5.1 道路提取工具的研制与集成56-59
• 5.1.1 集成环境56-57
• 5.1.2 关键技术57-59
• 5.2 复杂道路网综合提取实验59-62
• 5.2.1 实验一59-60
• 5.2.2 实验二60-62
• 6 结论与展望62-64
• 6.1 结论62-63
• 6.2 展望63-64
• 参考文献64-68
• 作者简历68-70
• 学位论文数据集70

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本文编号：1102632