基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

发布时间：2017-12-05 02:19

  本文关键词：基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

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【摘要】：针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法。首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征。然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取。最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路。仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性。
【作者单位】： 安徽大学电子信息工程学院;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401001) 安徽省自然科学基金资助项目(1408085MF121)
【分类号】：P237
【正文快照】： 高分辨率遥感影像具有高时相性、获取方便快捷、高空间分辨率、信息容量大等特点。利用高分辨率遥感影像进行道路的识别和提取,已成为图像处理、计算机视觉和图像理解等的重点研究课题之一,其研究成果不仅有益于丰富基础地理信息,同时在军事国防、城市规划、环境监测和农业调，

本文编号：1253216