结合Steger方法和影像分类的道路中心线提取

针对直接利用监督分类结果提取道路中心线过程过于复杂的问题,研究一种综合利用Steger方法和影像分类结果的道路中心线提取新策略。以影像分类结果从Steger方法获取的条带中心线中初步筛选出候选道路中心线段,根据道路的连续性和方向的一致性进行合理延伸、连接,即可实现道路中心线提取。实验证明,提取的道路中心线在完整率、准确率和提取质量方面精度较高,并在一定程度上解决了道路断裂问题。     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。     

利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索

为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影像,在该类别的影像集中进行相似度匹配,返回与查询影像最为相似的图像,实现检索。实验结果表明,新方法提取的特征不仅具备局部不变特征的鲁棒性,还提供了必要的语义信息,在影像检索领域具有较强的实用性和适用性。     

基于GPS车辆数据和图像配准的道路中心线提取

GPS车辆数据可提供详细的道路网信息,而它可能存在数据误差和冗余问题,可采用形态学处理中的细化操作得到近似道路中心线。针对细化操作得到的曲线弯曲度过大且存在孤立数据点、数据冗余等情况,以得到的近似道路中心线为基准线,利用霍夫变换获取图像配准的起始点,并结合图像配准得到平滑无冗余的道路中心线。以马鞍山车辆数据为例,实验结果表明,与细化操作相比,该方法在道路中心线提取质量上有了显著提高。