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《同济大学》 2008年
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遥感影像中的道路半自动提取技术研究

唐剑波  
【摘要】: 空间技术、信息技术和计算机技术的发展,推动了遥感技术的进步,人们越来越希望达到一个目的,那就是实现遥感图像处理的高度自动化。但是由于遥感成像的复杂性和地物地貌本身的复杂性,使得遥感影像的自动提取技术还远未实现。即便如此,运用遥感科学的各种技术依然是获取空间信息的重要手段。遥感信息具有信息量大、获取迅速、时效性好等特点。加上其合理的经济成本,无疑它将在国民经济活动中扮演越来越重要的角色。道路路网是非常重要的信息,在图像解译中具有提纲挈领的作用,随着城市化进程的加快,道路的建设也日新月异,道路路网的规划以及现状调查都将是十分迫切的工作。利用遥感信息对道路进行特征提取无疑是一条方便快捷之路。从遥感信息科学和地理信息系统(GIS)的应用来看,遥感影像中提取道路信息可以为GIS数据的更新、GIS的应用提供有利的条件。 数学形态学(Mathematical Morphology)诞生于1964年,由法国科学家马瑟荣(G.Matheron)和其学生塞拉(J.Serra)共同创立。数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上的学科,其基本思想和方法对图像处理的理论和技术产生了重大的影响。许多非常成功的理论模型和视觉检测系统都采用了数学形态学作为其理论或组成部分。事实上,数学形态学已经构成了一种新型的图像处理方法和理论,形态学图像处理已经成为计算机数字图像处理的一个主要研究领域。运用数学形态学的方法来提取遥感影像中的道路特征无疑也成为近年来的热门研究课题,正如崔屹在《图像处理与分析一数学形态学方法及应用》中所说那样,“数学形态学是一门新兴的图像分析学科,其基本理论和方法在视觉检测、机器人视觉、医学图像分析等诸多领域都取得了非常成功的应用。” 本文拟运用数学形态学的方法,对高分辨率遥感影像中的道路信息进行提取。对于彩色遥感图像,先得到其灰度图像,然后对灰度图像进行预处理(如对比度增强、直方图均衡化、滤波运算等)。此时,再运用灰度形态学分割的办法,得到分割后的灰度影像,在此基础上,综合运用二值形态学的方法,提取道路网络。
【学位授予单位】:同济大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:U412.2;P237

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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2 钱厦;基于模糊连接度的道路自动提取方法研究[D];南京航空航天大学;2011年
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
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中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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【相似文献】
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