基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路半自动提取

针对基于矩形模板匹配的道路提取方法在影像中存在较大弯曲路段提取效果不佳的问题,提出了一种基于圆形模板的半自动道路提取方法,用圆形模板取代矩形模板搜索道路中心点,省去了旋转角度计算,结合影像灰度、形态学梯度以及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法搜索加密道路中心点,最终得到道路中心线。实验分析和比较表明,该方法在继承模板匹配的优势的同时较好的弥补了矩形模板的不足,提取效果较好。     

基于圆形模板的遥感影像道路半自动提取方法

目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作.有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法加密道路中心点,最终得到道路中心线.实验分析表明,本文方法省去了旋转角度的计算,同时延续模板匹配优势,算法简单,易于操作,实验效果较好.     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法

针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果.     

GVF Snake与显著特征相结合的高分辨率遥感图像道路提取

高分辨率遥感图像中的道路信息,对地理信息系统数据库的更新具有重要的意义。本文通过分析道路在遥感图像中所呈现的特性,提出了一种基于显著特征和GVF Snake的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法根据视觉认知理论将道路的几何特性和辐射特征作为显著特性。首先,通过融合颜色对比度和空间统计特征计算显著性图,并以输出的显著图的最大值作为GVF Snake的初始种子点;再利用区域生长法求出道路的初始边界,通过梯度矢量流模型的迭代求解,并最小化能量函数,实现道路信息的自动提取。试验结果表明,本文所提出的方法提高了不仅可以提高计算效率,还具有较好的检测精度。     

基于对比度增强和形态学的遥感影像道路提取

提出了一种基于对比度增强和形态学的遥感影像道路边界与特征点提取的方法。先对遥感影像进行对比度变换增强,通过对比分析直方图均衡化和对比度分段线性增强两种方法获取的增强影像,选取区分度大的分段线性增强方法进行影像增强,然后运用数学形态法进行影像分割,实现道路和其他图像信息的有效分离。利用Krisch算子进行边缘检测提取道路的边缘信息,并基于边缘特征利用改进的Harris算子提取特征点,将提取的特征点进行拟合并用函数模型描述图像道路信息,用于后期制图中道路信息的矢量化。     

基于图像分块和线段投票的遥感道路边缘线提取

从遥感图像中提取边缘线是一个经典的课题,不同的边缘提取算法适用于不同类型的图像。实际图像中道路的几何形状不甚规则,因受到建筑和树木遮挡导致对比度较低且噪声影响较严重,道路边缘线会发生断裂,故高分辨率遥感图像道路边缘线提取一直是一个研究热点。针对现有方法很难提取出清晰连续的道路边缘线问题,提出一种遥感图像道路边缘线提取新方法:首先通过方向模板检测边缘点,搜索出分块图像中的子线段;然后延伸子线段并进行投票,连接处于弯曲边缘线的直线段,将长度大于特定阈值的边缘线作为输出结果;最后去除毛刺和分叉,取8个方向道路的并集作为最终道路网。实验结果表明,该方法能够从高分辨率遥感图像中较好地提取带有一定曲率、对比度较低、噪声影响严重的道路边缘线。     

高分辨率遥感图像道路交叉口自动提取

道路交叉口是道路网络(简称路网)的重要组成元素,获取道路交叉口对提取路网信息、影像匹配和车辆导航等有重要作用。然而,基于遥感图像对道路交叉口自动提取的研究尚不多。针对高分辨率遥感图像中道路交叉口的特点,提出一种自动识别道路交叉口的方法。在图像预处理的基础上,首先对图像进行多尺度圆形均匀区检测,使用梯度变换和形态学变换提取可能存在道路交叉口的候选区;然后对候选区进行特征提取和进一步筛选,得到候选道路交叉口的位置中心;最后提取位置中心的角度纹理信息,通过波谷检测判断其连接属性,识别出道路交叉口。结果表明,该方法能有效提取出城市地区的道路交叉口,对于较复杂地区的道路交叉口提取也有一定的效果。     

LiDAR点云与遥感影像结合提取建筑物轮廓

结合点云数据与遥感图像数据提取建筑物轮廓提出一种新方法。首先对LiDAR点云高程栅格化,利用形态学滤波得到地物的高程图DSM;用渐进形态学对高程图进行滤波,得到地形图;通过克里金插值对地面点进行内插得到DTM;以DSM-DTM=DHM得到粗糙的高度图;通过中值滤波得到完善的高度图,进行基于高度信息和彩色信息的区域生长,最后进行基于方位梯度数据的分割,优化建筑物边缘,有效地实现了建筑物轮廓提取。     

改进霍夫变换的枢纽立交桥检测方法

针对传统遥感系统对特定建筑物提取难的问题,该文提出了一种高空摄影系统下基于改进霍夫变换的城市枢纽立交桥检测方法。该方法首先对图像进行预处理和分割,对分割后图像进行形态学处理提取直线和曲线道路,弥补了单一提取直线道路的不足;然后对提取后的道路进行基于改进霍夫变换的近似圆形立交桥匝道的识别;最后依据圆形完整度门限判断可识别的圆形匝道个数,并根据识别数目来判定是否存在立交桥。经过实验比较分析,该方法对于国内外常规的立交桥系统识别效果都较好。     

结合规划矢量的高分辨率遥感道路施工进度监测

为了有效监测道路修建项目的工程进度,提出了一种结合规划矢量的高分辨率遥感道路施工进度监测方案。首先,将矢量与高分遥感影像配准,建立道路规划缓冲区;然后,使用双边滤波增强道路信息,基于图割理论从缓冲区中提取出道路区域;最后,使用k-mean++算法得到道路分类图,并和规划矢量叠置分析,获得道路施工进度图。实验结果表明,所提方案充分结合了矢量数据和遥感影像,有效地监测道路项目的施工进度。     

Road Network Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image Using Homogenous Property and Shape Feature

According to spectral homogeneity and ribbon-like shape of road, this letter presents a simple yet effective method of delineating road networks from high-resolution remote sensing images. The proposed method consists of three main steps. First, the mean shift algorithm is utilized to detect the modes of density of image points in spectral–spatial space which contain potential road center points and then detected mode points are classified into different classes by mean shift-based clustering on the basis of spectral information. Next, the combination of Gabor filtering and tensor encoding is used to identify the road class and to extract road center points. Lastly, road network is generated from detected road center points by means of tensor voting and connected component analysis. The experimental results demonstrate good performances of the proposed method in road network extraction from high-resolution remote sensing images.     

利用动态规划半自动提取高分辨率遥感影像道路中心线

传统的基于动态规划的道路提取算法都是直接在图像域内根据道路的光谱等特征定义代价函数,当道路光谱特征发生变化时,需要重新定义新的代价函数,具有很大局限,不适用于道路特征复杂多样的高分辨率遥感影像。针对这一问题,提出了一种基于动态规划的道路中心线半自动提取算法:首先,利用阈值分割和核密度估计生成道路概率分布图;然后,根据道路概率分布图上的道路特征定义代价函数;最后,运用动态规划求解代价函数最大值来提取道路中心线。试验表明,提出的算法能够在高分辨率影像上提取各种不同光谱特征的道路中心线,取得了良好的效果。     

多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取

高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。     

基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法

基于模板匹配的道路跟踪是半自动提取道路的主要方法。然而场景中地物干扰和道路宽度的变化降低了模板匹配的稳定性;另外,道路跟踪失败后缺乏重检测机制,使得道路提取过程中人机交互频繁。针对以上问题,提出了一种基于P-N（positive-negative）学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。该方法由道路跟踪、检测和学习构成,关键是采用了P-N学习的策略迭代的训练分类器,通过纠正违反结构约束的样本分类结果来提高分类器性能。实验使用了不同场景下的城区高分遥感影像,与经典的模板匹配和在线学习的道路跟踪方法进行了比较。实验结果表明该方法在道路提取的精度和稳定性方面均有提升。     

基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取

在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。     

轨迹延续性与影像特征相似性结合的城市道路提取

城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。