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基于SPOT影像道路提取算法的研究与应用

杨道普  
【摘要】:随着空间技术和传感器技术的飞速发展,遥感信息已成为一个不可或缺的地理信息数据信息源,而人们对遥感信息的认识和利用程度要远远落后于通过空间和航空系统获取信息源的速度。道路信息提取一直是遥感信息提取的重要组成部分,受到了广泛的关注,对于区域规划、汽车导航、影像匹配、军事目标侦查等具有重要的意义,尤其是从遥感学科和地理信息系统(GIS)的应用来看,遥感信息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。 本文根据Marr视觉理论,针对SPOT影像上道路的特点,系统的提出了SPOT影像上道路提取方法和开发的关键算法,达到了半自动提取SPOT影像上道路中心线的目的。 具体内容包括: (1)研究了道路遥感影像的平滑预处理算法 在研究并分析了各向异性非线性扩散滤波算法的基础上,本文研究了一种自适应图像平滑算法,该算法改进了各向异性非线性扩散滤波方法,通过自适应的确定各点的扩散系数和迭代停止的时间,较好的解决了图像平滑和保持边缘结构信息之间的矛盾;通过分析椒盐噪声与边缘的特性,研究了一种选择性的中值滤波算法,使得在不明显损失边缘信息的前提下去除了椒盐噪声。实验结果表明该算法能够在保持边缘细节信息的基础上有效的平滑道路影像。 (2)研究了通过人工选取道路种子点生成二值道路支持区域的算法 针对SPOT影像上道路的灰度同质性与方向变化缓慢的特点,在模糊连接度理论的基础上,提出了一种基于方向性约束的二值道路支持区域的分割算法,主要包括最优路径的计算,方向性约束条件的建立,种子点的选择。该算法通过人工选取道路种子点,计算各个像素点与种子点之间的最优路径,获得像素点隶属于种子点的程度值,通过设定阈值,初步得到属于道路的区域。通过实验证明,与原始算法比较,本文算法产生较少的数据冗余,并且在算法的鲁棒性和稳定性上都优于原始算法。 (3)研究了适合道路特性的道路中心线的提取算法 针对SPOT影像上道路的局部直线性的特点,本文引入直线度的概念,改进了线段跟踪算法,提出了一种基于直线度的线段跟踪算法,本文算法可以在跟踪的过程中根据道路局部直线性的特点选择跟踪方向,这避免了将道路线分割成若干段,去短枝后出现错误的连接,通过实验证明,本文算法能够较好的实现道路线的完整提取。 (4)道路线的矢量化及在MapStar中的应用 为了成图的需要,需要将提取出的道路线矢量化,由于传统矢量化算法会产生数据冗余,故本文根据变步长矢量化的思想,改进了变步长矢量化方法,最后将结果整合到MapStar并在MapStar中显示,完善了MapStar地图采集功能模块,搭建了一个简单的影像地物提取框架,实现Mapstar生产中减少部分人工工作量的目的。


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