城市道路识别方法研究与实现

发布时间：2020-10-19 09:30

　　 遥感图像中存在大量的城市道路,这些城市道路是连接各区域的关键通道,同时它也是目标地区重要设施的连接,在军事和民用中有着举足轻重的地位。因此如何快速识别出遥感图像中的城市道路具有较强的实际意义。本文主要从遥感图像中提取城市中的主干道路为研究目标,对多源遥感图像进行预处理后做阈值化处理,然后进行霍夫直线检测得到城市主干道路的线性特征,通过提取霍夫直线特征的方法,识别城市主干道路。针对遥感图像,本文首先进行去噪及小波边缘检测预处理,对预处理后的图像进行阈值化,再结合道路的连通性识别道路。经过预处理后做阈值分割,提取主干道路的直线线性特征,同时进行超像素分割,依据道路灰度值特点,得到潜在道路的像素块,同时结合超像素分割中道路灰度值信息,得到超像素分割后像素块的潜在道路区域。将连续的潜在道路像素块链接起来,最终提取道路信息,实现城市道路识别。通过本文的遥感图像城市道路Hough线性检测和像素块特征以及连通性进行城市道路识别实验表明该方法可以识别城市主干道路。
【学位单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TP751
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 遥感图像道路识别的研究现状
    1.3 遥感图像特性分析
    1.4 研究内容及论文安排
第二章 城市道路特征提取方法及SAR图像道路识别方法
    2.1 特征提取方法
        2.1.1 形状特征提取方法
        2.1.2 图像分割处理
        2.1.3 数学形态学处理
    2.2 多光谱图像的特征提取方法
        2.2.1 多光谱图像预处理
        2.2.2 多光谱图像分割
        2.2.3 多光谱图像的特征提取
        2.2.4 常用的边缘特征
    2.3 SAR图像道路识别方法
    2.4 本章小结
第三章 一种改进霍夫变换的多光谱、全色图像道路识别方法
    3.1 霍夫变换方法
    3.2 基于概率的霍夫直线特征提取算法
    3.3 实验结果与分析
    3.4 本章小结
第四章 基于超像素的多光谱、全色图像城市道路识别方法
    4.1 基于超像素分割的方法
    4.2 基于像素块特征的道路提取方法
    4.3 图像灰度值特征计算
    4.4 实验结果与分析
    4.5 本章小结
第五章 城市主干道路识别设计与实现
    5.1 城市主干道路识别系统分析
        5.1.1 城市主干道路识别系统可行性分析
        5.1.2 城市主干道路识别系统需求分析
    5.2 改进霍夫变换的城市道路模块
    5.3 基于超像素的像素块灰度值特征提取潜在道路模块
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 主要工作内容
    6.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢

【参考文献】

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本文编号：2847033