《遥感影像道路提取方法的研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遥感影像道路提取方法的研究（53页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、西安电子科技大学 硕士学位论文 遥感影像道路提取方法的研究 姓名：杨园园 申请学位级别：硕士 专业：模式识别与智能系统 指导教师：张小华 20091201 摘要 摘要 道路网是非常重要的地理信息，近年来，随着信息技术的飞速发展，高分辨 率遥感卫星为人类提供了高清晰度、大容量的遥感卫星影像，使得应用高分辨率 遥感影像提取空间信息和属性信息已经成为现实，同时涌现出了很多自动半自动 的道路提取方法。本文主要研究了模板匹配方法、数学形态学与H o u g h 变换相结 合的方法、区域生长法和基于S n a k e s 模型的方法，并用这些方法提取遥感影像中 的道路。 本文主要做了以下改进： ( 1 )
2、 对模板匹配法的相似度准则进行了改进，改进后的相似度准则是：初始 模板窗像素的灰度值与目标窗像素的灰度值差的平方和小于设定的阈值。实验证 明，改进后的方法能有效地提高道路提取的准确度。 ( 2 ) 对初始模板窗的建立进行了改进，建立了与道路前进方向垂直的初始模 板窗( 用稳健的道路主方向算法求出道路的主方向) ；设置了中心点偏离中心线规 则。初始模板窗与道路前进方向垂直，能够使搜索沿着道路前进方向进行，保证 搜索方向的正确性；设置中心点偏离中心线规则，能够保证检测到的中心点都在 中心线上，减小误差，提高检测的准确性。 ( 3 ) 在基于S n a k e s 模型的方法中，对S n a k e
3、 s 算法的参数进行了优化改进， 并做了相应的仿真实验，实验取得了较好的效果。 本论文工作得到了国家自然科学基金( N o 6 0 7 0 3 1 0 9 J 5 4 5 0 7 0 2 0 1 2 5 ) 和博士点 基金( N o 2 0 0 7 0 7 0 1 0 1 6 ) 资助。 关键字：模板匹配法数学形态学H o u g h 变换区域生长法S n a k e s 模型 A b s t r a c t I I I A b s t r a c t R o a dn e t w o r ki s v e r yi m p o r t a n tg e o g r a p h i ci n
4、f o r m a t i o n ，诵t l l t h e r a p i d d e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yi nr e c e n ty e a r s ，h i g h - r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g s a t e l l i t e sp r o v i d em a n k i n dw i t hh i g h - d e f i n i t i o na n dl a r g e - c a p a c i t yr
5、e m o t es e n s i n g s a t e l l i t ei m a g e r y A tt h es a m et i m ep e o p l ep r o p o s em a n ya u t o m a t i ca n ds e m i a u t o m a t i c r o a de x t r a c t i o nm e t h o d sa n du s et h e s em e t h o d st oa b s t r a c ts p a t i a li n f o r m a t i o nf r o m 1 l i g hr e s
6、 o l u t i o ni m a g e s T h i sp a p e rm a i n l ys t u d i e st h et e m p l a t em a t c h i n gm e t h o d ， m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g ym e t h o dc o m b i n e dw i t hb o u g ht r a n s f o r m ，r e g i o ng r o w i n g m e t h o da n dt h em e t h o db a s e do ns n a k e sm
7、o d e l ，a n du s et h e s em e t h o d st oe x t r a c tr o a d f r o mr e m o t es e n s i n gi m a g e s T h i sp a p e rm a k e ss o m ei m p r o v e m e n ta sf o l l o w ： ( 1 ) I m p r o v et h ed e g r e eo fs i m i l a r i t yc r i t e r i ai nt e m p l a t em a t c h i n gm e t h o d ，t h
8、e i m p r o v e ds i m i l a r i t yc r i t e r i ai s ：g e tt h ea b s o l u t ed i f f e r e n c eb e t w e e ni n i t i a lt e m p l a t e w i n d o w Sp i x e lg r a yv a l u ea n dt a r g e tw i n d o w Sp i x e lg r a yv a l u e ，m a k et h es q u a r e so f a b s o l u t ed i f f e r e n c e
9、Ss u ml e s st h a nt h es e tt h r e s h o l d T h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sv e r i f y t h ei m p r o v e dm e t h o dC a ne f f e c t i v e l yi m p r o v et h ea c c u r a c yo ft h er o a de x t r a c t i o n ( 2 ) I m p r o v et h ee s t a b l i s h m e n to fi n i t i a lt e m p l
10、 a t ew i n d o w ，t h ee s t a b l i s hi n i t i a l t e m p l a t ew i n d o wp e r p e n d i c u l a rt ot h er o a dd i r e c t i o n ；s e tt h er u l eo f c e n t e rd e v i a t e f r o mc e n t e r l i n e T h ei n i t i a lt e m p l a t ew i n d o wp e r p e n d i c u l a rt ot h er o a dd i
11、 r e c t i o n ，m a k e s t h es e a r c ha l o n gt h er o a dd i r e c t i o na n de n s u r et h ec o r r e c t n e s so ft h es e a r c hd i r e c t i o n S e tt h er u l eo fc e n t e rd e v i a t ef r o mc e n t e r l i n eC a ng u a r a n t e et h ed e t e c t e dc e n t e ri n c e n t e r l
12、i n e ，r e d u c ee r r o r sa n di m p r o v ea c c u r a c yo fd e t e c t i o n ( 3 ) I nt h em e t h o db a s e do ns n a k e sm o d e l ，o p t i m i z ea n di m p r o v et h ep a r a m e t e r so f s n a k e sa l g o r i t h ma n dm a k ec o r r e s p o n d i n gs i m u l a t i o n T h ee x p e
13、 r i m e n t a t i o na c h i e v e d g o o dr e s u l t s T h i st h e s i sw a ss u p p o r t e di np a r tb yt h eN a t i o n a lN a t u r a lS c i e n c eF o u n d a t i o no f C h i n a ( N o 6 0 7 0 3 1 0 9 J 5 4 5 0 7 0 2 0 1 2 5 ) ，a n db yt h eD o c t o r a lF u n d ( N o 2 0 0 7 0 7 0 1 0
14、1 6 ) K e y w o r d ：T e m p l a t em a t c h i n g m e t h o d M a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y H o u g h t r a n s f o r m R e g i o ng r o w i n gm e t h o d S n a k e sm o d e l 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为
15、获得西安电子科技 大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本 研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名： 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研 究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保 证毕业离校后，发表的论文与本论文工作成果有关时署名单位仍然为西安电子 科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以 公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论 文。( 保密的
16、论文在解密后遵守此规定) 本人授权西安电子科技大学图书馆保存学位论文，并同意将论文在互联网 上发布。 本人签名：生垒因盈 导j J 霉签名：一衅 日期兰! ! ：! 坐 日期垫堡：丝 第一章绪论 第一章绪论 1 1 选题的背景和意义 随着空间信息科学的发展和国家空间数据基础设施的建设，地理信息系统 ( G I S ) 已经广泛应用于众多领域。如何实现G I S 数据的动态更新成为了G I S 发展和 应用中的难点问题；航空航天遥感技术的迅猛发展，使利用遥感影像提取空间地 理信息成为目前G I S 数据动态更新的最有效手段，在摄影测量与遥感领域，遥感 影像目标提取是实现数字测图自动化的关键技术之一，也是国际摄影测量与遥感 界关注的热点和焦点之一【1 1 ；现代高科技局部战争表明，只有对敌方目标进行准 确的识别，及时地对战场目标实施打击，才能取得战场的主动权。因此，影像目 标提取与识别具有重要意义。 近几年来，随着高分辨率遥感卫星如I K O N O S 、S P O T S 等的发展，遥感卫星 影像的分辨率得到
