基于MRF模型的高分辨率SAR图像道路自动提取
发布时间：2021-04-18 18:15
道路作为现代交通系统中重要的组成部分,在车载导航、城市规划、电商物流以及抢险救灾中都发挥着重要作用,如何快速实现道路信息的更新是一个迫切需要解决的问题。随着遥感技术的发展,从卫星图像中自动提取道路是摄影测量和遥感领域的重要研究方向。SAR作为一种主动式工作的传感器,能克服光学传感器易受天气和黑夜影响的缺点,从SAR图像中提取道路是光学影像的合适补充或替代。本文通过对高分辨率SAR图像道路自动提取的研究现状进行分析,指出存在图像相干斑噪声滤除效果不佳、线特征检测算子普适性不高、线基元提取存在漏检和虚警过高等问题。因此,本文从图像的降噪、边缘线特征检测、线基元提取和最优道路解四个方面进行深入研究。（1）针对SAR图像相干斑噪声影响道路边缘线特征提取的问题,本文通过实验对空域的Lee、Frost滤波和频域的两阶段POTDF滤波算法进行了对比分析,结果表明在高分辨率SAR图像预处理阶段,采用频域的两阶段POTDF滤波可以在降低了斑点噪声的同时最大限度的保留道路的边缘信息。（2）线特征的提取是道路自动提取至关重要的一步,它直接决定道路自动提取结果的精度。通过理论分析和实验对比的方式比较了 RLD...
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１邻域系统??
山东科技大学硕士论文?ＭＲＦ模型理论??为一个基团。所有基团Ｃ的集合用Ｃ表示。图２．１表示不同阶次邻域系统：??０（１＾＃……？??￣〇■—ｗ??＃蠡？??图２．１邻域系统??Ｆｉｇ．２．１?Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ?ｓｙｓｔｅｍ??２．２?ＭＲＦ随机场和Ｇｉｂｂｓ随机场??对于邻域系统而言，如果一个随机场是ＭＲＦ随机场，如果它是概率密度函??数满足以下三个属性：??（１）?／３｛１?＝?１｝＞０，心＃喊耍???裕唬崳?（２）?马尔科夫性；??（３）巧尤＇丨尤＝；（＾￡以７＾是相同的，邻域对中心点的影响概率相同。??式中，；？（？：）和；分别代表先验概率和条件概率，在图像标记问题中，??表示标记场的先验概率，表示邻域的标记对主点标记的影响概率【３８］。??ＭＲＦ根据图像的局部属性定义（即、分配给像素的分类标签仅受其邻居影??响），而ＧＲＦ描述图像的全局属性（即、给予特定像素的标签受到根据所有像??素的类的联合分布来给予所有其他像素标签）。Ｈａｍｍｅｒｓｌｅｙ－Ｃｌｉｆｆｏｒｄ定理给出了??Ｇｉｂｂｓ分布与ＭＲＦ关系：就邻域系统５而言
可以分为Ｔ形、树杈形、十字形、Ｘ形、错位等连接形式。??丁＋Ｌ？?ＸＶ??图３．１平面直通式交叉口??Ｆｉｇ．３．１?Ｐｌａｎｅ?ｓｔｒａｉｇｈｔ－ｔｈｒｏｕｇｈ?ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ??环形交叉口是在路口中间设置一个面积较大的环岛（中心岛），车辆交织进??入环道，并绕岛单向行驶。??Ｙ?方??图３．２平面环形交叉??Ｆｉｇ．３．２?Ｐｌａｎａｒ?ｒｉｎｇ?ｃｒｏｓｓ??立体交叉口是道路利用三维空间的高度，使得道路连接形成立体性，减少??道路的冲突，主要分为分离式立体交叉和互通式立体交叉。??ｘＸＸ??图３．３立体交叉??Ｆｉｇ．３．３?Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ??１７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法[J]. 陈立福,文俊,肖红光,庞科臣. 中国空间科学技术. 2015(02)
[2]利用马尔柯夫随机场图模型的变化像斑类别判定方法[J]. 王琰,舒宁,龚龑. 武汉大学学报(信息科学版). 2012(05)
[3]基于平行线对检测的SAR图像主干道提取算法[J]. 朱昌盛,周伟,关键. 中国图象图形学报. 2011(10)
[4]基于改进ROEWA算子的SAR图像边缘检测方法[J]. 安成锦,辛玉林,陈曾平. 中国图象图形学报. 2011(08)
[5]基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法[J]. 刘向华,周荫清,孙慕涵. 北京航空航天大学学报. 2010(06)
[6]基于模糊聚类的SAR图像道路检测[J]. 赵晖,孙进平,王文光,毛士艺. 遥测遥控. 2009(02)
[7]基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估[J]. 陈世荣,马海建,范一大,徐丰,连健. 遥感学报. 2008(06)
[8]基于MAP-MRF模型的SAR图像道路提取[J]. 赵青,孔繁兴. 系统工程与电子技术. 2008(10)
[9]基于数学形态学和相位编组SAR影像道路自动提取[J]. 窦建方,陈鹰. 遥感信息. 2008(05)
[10]基于链码优化的SAR影像城市道路网络提取[J]. 张广伟,张永红. 遥感学报. 2008(04)
博士论文
[1]基于图割的交互式图像分割算法研究[D]. 刘毅.南京理工大学 2013
[2]高分辨率SAR图像道路提取方法研究[D]. 程江华.国防科学技术大学 2013
[3]基于统计模型的SAR图像分割方法研究[D]. 吕雁.西安电子科技大学 2011
硕士论文
[1]基于Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取[D]. 安丽.东华理工大学 2015
[2]基于GMM-MRF的高分辨率遥感影像道路提取算法研究[D]. 杨娟.湖南大学 2014
[3]基于遗传算法和MRF的亚像元定位方法研究[D]. 刘务.哈尔滨工程大学 2014
[4]基于MRF和非采样小波变换的动态纹理分割[D]. 徐晓明.哈尔滨工程大学 2013
[5]基于非局部全变差和视觉计算的SAR图像相干斑抑制[D]. 蒋文梅.西安电子科技大学 2012
[6]基于马尔科夫随机场的路标识别算法研究[D]. 杨爱兰.杭州电子科技大学 2012
[7]基于马尔可夫随机场模型的医学图像分割方法研究[D]. 郭玉贝.东北大学 2009
本文编号：3145945
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１邻域系统??
山东科技大学硕士论文?ＭＲＦ模型理论??为一个基团。所有基团Ｃ的集合用Ｃ表示。图２．１表示不同阶次邻域系统：??０（１＾＃……？??￣〇■—ｗ??＃蠡？??图２．１邻域系统??Ｆｉｇ．２．１?Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ?ｓｙｓｔｅｍ??２．２?ＭＲＦ随机场和Ｇｉｂｂｓ随机场??对于邻域系统而言，如果一个随机场是ＭＲＦ随机场，如果它是概率密度函??数满足以下三个属性：??（１）?／３｛１?＝?１｝＞０，心＃喊耍???裕唬崳?（２）?马尔科夫性；??（３）巧尤＇丨尤＝；（＾￡以７＾是相同的，邻域对中心点的影响概率相同。??式中，；？（？：）和；分别代表先验概率和条件概率，在图像标记问题中，??表示标记场的先验概率，表示邻域的标记对主点标记的影响概率【３８］。??ＭＲＦ根据图像的局部属性定义（即、分配给像素的分类标签仅受其邻居影??响），而ＧＲＦ描述图像的全局属性（即、给予特定像素的标签受到根据所有像??素的类的联合分布来给予所有其他像素标签）。Ｈａｍｍｅｒｓｌｅｙ－Ｃｌｉｆｆｏｒｄ定理给出了??Ｇｉｂｂｓ分布与ＭＲＦ关系：就邻域系统５而言
可以分为Ｔ形、树杈形、十字形、Ｘ形、错位等连接形式。??丁＋Ｌ？?ＸＶ??图３．１平面直通式交叉口??Ｆｉｇ．３．１?Ｐｌａｎｅ?ｓｔｒａｉｇｈｔ－ｔｈｒｏｕｇｈ?ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ??环形交叉口是在路口中间设置一个面积较大的环岛（中心岛），车辆交织进??入环道，并绕岛单向行驶。??Ｙ?方??图３．２平面环形交叉??Ｆｉｇ．３．２?Ｐｌａｎａｒ?ｒｉｎｇ?ｃｒｏｓｓ??立体交叉口是道路利用三维空间的高度，使得道路连接形成立体性，减少??道路的冲突，主要分为分离式立体交叉和互通式立体交叉。??ｘＸＸ??图３．３立体交叉??Ｆｉｇ．３．３?Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ??１７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法[J]. 陈立福,文俊,肖红光,庞科臣. 中国空间科学技术. 2015(02)
[2]利用马尔柯夫随机场图模型的变化像斑类别判定方法[J]. 王琰,舒宁,龚龑. 武汉大学学报(信息科学版). 2012(05)
[3]基于平行线对检测的SAR图像主干道提取算法[J]. 朱昌盛,周伟,关键. 中国图象图形学报. 2011(10)
[4]基于改进ROEWA算子的SAR图像边缘检测方法[J]. 安成锦,辛玉林,陈曾平. 中国图象图形学报. 2011(08)
[5]基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法[J]. 刘向华,周荫清,孙慕涵. 北京航空航天大学学报. 2010(06)
[6]基于模糊聚类的SAR图像道路检测[J]. 赵晖,孙进平,王文光,毛士艺. 遥测遥控. 2009(02)
[7]基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估[J]. 陈世荣,马海建,范一大,徐丰,连健. 遥感学报. 2008(06)
[8]基于MAP-MRF模型的SAR图像道路提取[J]. 赵青,孔繁兴. 系统工程与电子技术. 2008(10)
[9]基于数学形态学和相位编组SAR影像道路自动提取[J]. 窦建方,陈鹰. 遥感信息. 2008(05)
[10]基于链码优化的SAR影像城市道路网络提取[J]. 张广伟,张永红. 遥感学报. 2008(04)
博士论文
[1]基于图割的交互式图像分割算法研究[D]. 刘毅.南京理工大学 2013
[2]高分辨率SAR图像道路提取方法研究[D]. 程江华.国防科学技术大学 2013
[3]基于统计模型的SAR图像分割方法研究[D]. 吕雁.西安电子科技大学 2011
硕士论文
[1]基于Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取[D]. 安丽.东华理工大学 2015
[2]基于GMM-MRF的高分辨率遥感影像道路提取算法研究[D]. 杨娟.湖南大学 2014
[3]基于遗传算法和MRF的亚像元定位方法研究[D]. 刘务.哈尔滨工程大学 2014
[4]基于MRF和非采样小波变换的动态纹理分割[D]. 徐晓明.哈尔滨工程大学 2013
[5]基于非局部全变差和视觉计算的SAR图像相干斑抑制[D]. 蒋文梅.西安电子科技大学 2012
[6]基于马尔科夫随机场的路标识别算法研究[D]. 杨爱兰.杭州电子科技大学 2012
[7]基于马尔可夫随机场模型的医学图像分割方法研究[D]. 郭玉贝.东北大学 2009
本文编号：3145945
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