国防科学技术大学硕士学位论文高分辨率SAR图像城区道路提取姓名：吴禹昊申请学位级别：硕士专业：信息与通信工程指导教师：粟毅20091101国防科学技术大学研究生院硕士学位论文摘要合成孔径雷达(SAR)能够提供距离和方位二维高分辨率图像它通过脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率；同时通过雷达平台的移动，把一段时间内收到的信号进行相干合成，获得高的方位分辨率与光学、红外成像相比，SAR以其能实现多极化、全天时、全天候成像等优良特性，越来越受到广泛关注随着成像系统性能的不断提升，搭载平台的多样化，SAR韵应用领域正在快速的拓展和深入在获取的大量的高分辨率SAlt图像中，道路的提取常常既是SAR解译的中间过程，也可以作为一种解译结果SAP,图像道路的提取是目前学术界普遍关注的热点问题同时，SAR道路提取在军用情报判读和民用城市规划等领域具有重要的应用价值，因此对SAlt图像道路提取技术的研究意义重大本文研究了高分辨率SAR图像城区道路的提取问题论文遵循Marr视觉理论，将道路提取的过程分成低、中、高三个层次，即按照先提取道路边缘点并对边缘点进行初步判别，而后将边缘点连接成线基元，最后结合道路结构信息将直线连接成道路的思路。
论文着重于三个层次中的低层处理，将工作的重点放在如何准确、完整的提取出道路的边缘点，同时更大程度的抑制非道路边缘点的影响上在较准确的提取道路边缘点的基础上，对道路进行了中、高层处理，进行了结构化表示在提取图像的边缘点时，本文提出了一种带方向性的ROEWA算子该算子在计算得到图像的边缘强度图的同时，对每一点的边缘方向进行估计，得到了图像的边缘方向图利用本文提出的基于边缘强度权重的非极值抑制算法对计算出的边缘强度图进行了初步细化，结合形态学的细化处理得到了单像素宽的边缘图像然而图像边缘点中道路的边缘点只占相对较少的一部分，所以在进行中、高层处理前，本文利用DS证据理论对边缘点是否为道路边缘点进行了判决在构建DS证据理论的基本概率分配函数时，本文提出了一种一一映射的Hough变换，对传统Hough变换进行了运算效率方面的改进为了进一步排除虚警，及更好的对道路进行结构化表示，本文采用了相位编组的方法从道路边缘点中提取出线基元，并依据道路模型利用DS证据理论与感知编相结合的方法对线基元进行了连接，完成道路提取的高层处理，从而提取出了道路主题词：合成孔径雷达，道路提取，ROEWA算子，边缘检测，边缘细化，DS证据理论，线基元提取第i页国防科学技术大学研究生院硕士学位论文ABSTRACTSynthetic Aperture Radar(Sj埘Call provide hi【gh resolution topographic orphysiognomic images of a large area remotely and rapidly．Compared、撕也opticaland infrared images，SAP,has been drawing more and more much attention for itsexclusive characteristics，e．g．multiple polarizations，day·and-night，all weather．A lotof high resolution ground images have been acquired every ye碣including urban areaimages，which contain large combination of line-shape targets like road network．Road network Call be used to segment block area and locate important military targetsand civil objects，SO it is very meaningful to interpret images for road targets．In this thesis，the extraction of urban roads is investigated for hi【gh resolutionSAR images．According to Marr vision theory,the process of road extraction isdivided into three levels，which arc named as low level，middle level and high level．Firstly，road edge points are extracted and discriminated elementarily．And then，edgepoints are connected to line base elements．At last，lines are connected to roadnetwork by using structure information．This thesis focuses on the low levelprocessing，which extracts road edge points accurately and completely，at the sanletime，non-road edge points are suppressed to a certain extent．After the accurateextraction of road edge points，roads are expressed in middle and high level．Also，experiments are carried out to validate the algorithm proposed in the thesis．A modified ROEⅥ慷edge detector,in which the edge orientation can beestimated,is proposed for extracting edges from images．The extracted edges arethinned to single pixel by Non-maximum Suppression and image thinning algorithmbased on mathematical morphology．However,the road edge points only take a fewer part in the whole edge points ofone image．Before middle level and hi【gh level processing,whether an edge point is aroad edge point is firstly judged by DS evidence theory．In constructing the basicprobability assignment function of DS evidence theory,a one-to-one mapping basedHough transformation is proposed,which improves the computational efficiency ofthe traditional Hough transformation．In order to lower false alarm and represent road、7l，ith structure further more，anew algorithm is proposed丽m theory of phase based classification．The algorithmextracts line elements use edge points and then jdins line elements together to roadsby the method combined with DS evidence theory and perceptual organizationaccording to the read model．Key Words：SAR，Roads Extraction，ROEWA Operator，Edge Detection，Edge Thinning，DS Evidence Theory，Primitive Line Segments Extraction第ii页国防科学技术大学研究生院硕士学位论文图 目 录图1．1论文组织结构图…………………………………………………………………．．12图2．3阶跃边缘进行仿射变换的对比结果…………………………………………20图2．4不同方向边缘仿射变换结果…………………………………………………20图2．5边缘方向示意图………………………………………………………………．20图2．8求取修正的边缘方向示意图……………………………………………………22图2．9带方向性ROEWA算子检测结果…………………………………………。
23图3．1非极值抑制子窗口示意图…………………………………………………．．25图3．2边缘强度权重图…………………………………………………………………．26图3．3阈值T=0．2时的分割结果……………………………………………………27图3．4关键点保留模板……………………………………………………………28图3．5拐点删除模板………………………………………………………………．29图3．6两像素宽取大模板……………………………………………………………．29图3．7对图3．2进行细化后的最终结果图…………………………………………30图3．8基于Hough变换的BPAF对道路边缘判别结果…………………………37图3．9边缘强度值的BPAF构建模型………………………………………………38图3．10边缘强度图直方图…………………………………………………………38图3．1l混合高斯函数分布图………………………………………………………．3 9：图3．12边缘强度值的BPAF对道路边缘判别结果………………………………39图3．13基于道路点的BPAF构建模型……………………………．．．……………．．40图3．14基于道路点的BPAF对道路边缘判别结果…………………………………4I图3．15道路边缘点检测结果……………………………………………………………．42图4．1梯度角分区图………………………………………………………………………．46图4．2重叠量化时，梯度角另一种分区图………………………………………。
47图4．3相位编组所取结果…………………………………………．……………………．48图4．4线段共线性平行性观测量示意图………………………………………………．5l图4．5线基元连接图………………………………．．．一……………………………．．53第1H页独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我本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的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术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作了明确的说明并表示谢意．学位论文题目：． 壶佥蕴室墨丛垦倦缝匿道坠握塑学位论文作者馘：毖虽 魄洲7年，『月学位论文版权使用授权书本入完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定．本人授权国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构。