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《长沙理工大学》 2015年
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基于高分辨率SAR图像的道路和河流提取方法研究

文俊  
【摘要】:合成孔径雷达(SAR)是一种主动式成像雷达,它具有全天时监测特点,且不受天气影响,能提供详细的地面测绘数据和图像。此外,SAR在一定波段对植被、浅层土壤具有良好的穿透能力,因此被广泛应用于地质、农林、水文、环境监测、国防等领域。近年来,SAR成像技术飞速发展,其分辨率达到了亚米级,图像质量得到了显著提高。道路、河流作为十分重要的国家基础地理信息,在防灾害、城市规划、数字地图绘制等方面有着重要意义。因此,高分辨率SAR图像的道路、河流目标提取已成为遥感应用领域的研究热点。本文针对高分辨率SAR图像数据的特点,对道路、河流目标检测提出了两个方法:1.提出了基于高分辨率SAR图像的道路提取算法。该算法结合了参数化内核图割和数学形态学算法。首先,利用参数化内核图割对高分辨率SAR图像中的道路目标进行初级分割,再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;然后,基于道路的几何特征,使用矩阵度、改进的长宽比、复杂度等因子去除虚警;最后,针对处理过程中出现的道路断裂情况,利用数学形态学提取道路目标的中心线,同时根据线段邻近性、方向一致性准则对其断裂部分进行连接,再用数学形态学还原道路宽度,得到道路提取结果。实验结果表明本算法不用进行SAR图像预处理,也可以有效抑制相干斑噪声,并且能准确、较为完整地提取道路目标。2.提出了基于高分辨率SAR图像的河流提取算法。该算法把河流分为宽河流和窄河流两种情况处理:宽河流是先利用基于G~0分布的水平集分割,然后从河流的几何特征出发,用矩阵度去除山体、房屋以及树木阴影等形成的虚警,得到河流提取结果;窄河流提取算法是先用直方图均衡化增强河流目标在SAR图像中的特征,再用增强lee滤波去抑制相干斑噪声,完成SAR图像预处理。然后同样通过基于G~0分布的水平集分割以及矩阵度虚警去除方法得到河流提取结果。实验结果表明本算法的虚警率和漏警率都很低,分割精度较高,河流目标绝大部分能被检测出,能够很好满足高精度河流目标提取的要求。
【关键词】:高分辨率SAR图像 道路提取 参数化内核图割 数学形态学 断裂道路连接 河流提取 基于G~0分布的水平集分割
【学位授予单位】:长沙理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN957.52
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 绪论10-20
  • 1.1 研究背景和意义10-12
  • 1.2 道路提取的研究现状12-17
  • 1.2.1 半自动道路提取现状12-14
  • 1.2.2 自动道路提取研究现状14-16
  • 1.2.3 道路提取存在问题16-17
  • 1.3 河流提取的研究现状17-18
  • 1.3.1 河流提取存在问题17-18
  • 1.4 论文的主要工作18
  • 1.5 论文的组织结构18-20
  • 第二章 SAR图像特征分析20-26
  • 2.1 合成孔径雷达成像的基本原理20-21
  • 2.2 SAR图像的几何特征21-22
  • 2.3 SAR图像的噪声特征22-25
  • 2.3.1 SAR图像相干斑形成机理22-23
  • 2.3.2 SAR图像相干斑模型23-25
  • 2.4 本章小结25-26
  • 第三章 基于高分辨率SAR图像的道路目标提取26-39
  • 3.1 高分辨率SAR图像中的道路特征26-27
  • 3.2 理论和方法27-33
  • 3.2.1 参数化内核图割27-30
  • 3.2.2 数学形态学30-31
  • 3.2.3 虚警去除31-32
  • 3.2.4 断裂道路连接32-33
  • 3.3 基于高分辨率SAR图像的道路提取算法描述33-34
  • 3.4 实验结果及分析34-38
  • 3.4.1 实验结果34-37
  • 3.4.2 算法性能分析37-38
  • 3.5 本章小结38-39
  • 第四章 基于高分辨率SAR图像的河流目标提取39-51
  • 4.1 高分辨率SAR图像中的河流特征39-40
  • 4.2 理论和方法40-46
  • 4.2.1 直方图均衡化40
  • 4.2.2 增强lee滤波40-41
  • 4.2.3 基于G~0分布的水平集分割41-45
  • 4.2.4 虚警去除45-46
  • 4.3 高分辨率SAR图像河流目标提取算法描述46-47
  • 4.4 实验结果及分析47-49
  • 4.5 本章小结49-51
  • 第五章 总结与展望51-53
  • 5.1 总结51
  • 5.2 展望51-53
  • 参考文献53-58
  • 致谢58-59
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况59

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