结合张量投票和Snakes模型的SAR图像道路提取

发布时间：2017-06-08 07:01

  本文关键词：结合张量投票和Snakes模型的SAR图像道路提取，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的 Snakes模型对曲线轮廓具有良好的拟合能力,被广泛应用于遥感图像的道路提取。但SAR图像受乘性斑点噪声影响严重,因此利用Snakes模型从SAR图像提取道路时,传统的以图像灰度负梯度为外部能量的方法难以取得理想结果。针对这一问题,利用计算机视觉中的张量投票算法可以从噪声掩盖的图像中提取显著结构特征的特点,将张量投票与Snakes模型结合从SAR图像提取道路。方法首先利用模糊C均值分割法从SAR图像中分割出道路类,然后对道路类进行张量投票获得每点的曲线显著性值,最后以该曲线显著性值的负值作为Snakes模型外部能量从SAR图像提取道路。在Snakes模型能量最小化阶段,提出了一种优化的拟合策略,一边内插节点一边最小化Snakes模型能量。结果利用机载和星载不同场景的SAR图像进行实验,与同类的基于Snakes模型的半自动方法相比,本文方法对曲率较大的道路仅需较少控制点即可取得较好的拟合效果;与基于MRF模型的自动方法相比,本文方法对道路提取的完整率、正确率、检测质量都优于基于MRF模型的方法,并且提取的时间远远快于基于MRF模型的方法,对于大范围的道路网提取将更为实用。结论本文方法充分考虑到道路的几何形态特征,利用张量投票算法对该特征进行量化,并利用优化的拟合策略来最小化Snakes模型能量来提取道路。基于机载和星载SAR图像的实验表明本文方法可以较好地提取不同场景中的主要道路目标和道路网。
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 张量投票 计算机视觉算法 显著性 Snakes模型 SAR图像 道路提取
【基金】：国家自然科学基金项目(61471358,41001213) 中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-EW-320) 国家高技术研究发展计划(863)基金项目(2011AA120403)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言随着遥感技术的不断发展,遥感图像成为道路提取的重要信息源。由于合成孔径雷达(SAR)不受光照和云层遮挡影响,可以全天时、全天候进行对地观测,对于灾害应急监测和多云多雨地区具有重要意义,利用SAR图像提取道路的研究逐渐受到重视。但SAR成像特有的乘性噪声使得道路提取

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