高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

一种提取遥感影像中道路信息的方法

由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。     

基于贝叶斯网络的高分辨率遥感影像城区道路检测方法

针对高分辨率遥感影像中的道路网检测的效果不甚理想的现状,提出一种基于贝叶斯网络的道路网检测方法。首先在已有GIS数据的引导下对遥感影像中的道路进行提取,得到大部分未变化的道路边缘信息及疑似道路边缘信息。接着利用贝叶斯网络对道路边缘信息进行判断与推理,从而提取出遥感影像中的道路网,同时得到道路网的变化信息。     

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。     

多尺度高分辨率遥感影像道路提取技术研究

高分辨率遥感影像可以真实的反映各种地物信息,其空间分辨率一般可达到米级对促进道路建设发展具有十分重要的意义。本文结合高分辨率遥感影像的特点,融入多尺度技术,利用边缘特征检测的方法进行道路提取技术。实验结果表明,该方法能够有效地消除高分辨率遥感影像城市道路路面噪声的影响,大大提高了图像质量。     

基于最优尺度的高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一.传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息,并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性.本文针对高分辨率遥感影像,提出了一种新的面向对象的道路提取方法,其基本思想是利用道路的多尺度特性,将不同尺度的道路提取结果进行集成,得到最终的道路提取结果.方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层,根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层;其次,在道路的最优尺度上提取道路的主干道;最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取.试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度.     

高分辨率遥感影像普通车辆自动检测方法探讨

利用高分辨率遥感影像数据,研究停车场上普通车辆的自动提取方法。基于影像的灰度信息,分别采用边缘检测法、阈值分割法、区域生长法和点特征提取法等方法对遥感影像中的车辆目标进行检测。通过对比分析各种算法实验结果,探讨不同算法进行车辆检测的效果,并利用灰度线性变换的方法对阈值分割法进行了改进,提高了普通车辆目标检测效果。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

基于道路网矢量数据的遥感影像道路损毁检测

利用面向对象方法对地震后高分辨率遥感影像上的道路进行多尺度分割和分类.通过融合地震前道路网矢量数据与地震后遥感影像,提出一种基于自适应模板的道路损毁检测方法.试验结果证明,该方法能够快速、准确地对损毁信息进行提取.     

遥感影像上基于特征的道路提取方法

从遥感影像上提取道路信息是当前遥感技术应用研究的主要方向之一。文中在详细分析航空遥感影像上道路特征及目前国内外关于道路提取技术的前提下,综合考虑各种实际情况,提出了一种新的基于特征的道路提取模型。在算法实现过程中,采用了自适应分块边缘检测、多尺度侦测道路中心点、自适应对比度调整、道路中心点综合判断准则等技术手段,保证了提取结果的稳健性、准确性。实验表明该算法能够快速、稳健地从航空遥感影像上提取道路中心骨架线。     

基于改进Sobel算子的遥感图像道路边缘检测方法

从遥感图像中提取道路边缘可以大量简化道路网的测绘与规划工作。传统边缘检测算子由于方向和模板尺寸的局限性,易造成检测结果中边缘点散乱、不连续或过多边缘点误判。基于道路边缘完整且连续的特点,针对传统检测效果并不理想的问题,提出了一种改进的Sobel算子,即5×5的8方向模板。从Sobel算子的基本原理出发,根据Pascal三角形理论推导出各方向的最优模板。研究表明,该算子不仅能较好地检测出更多方向上的边缘,而且能有效减少误判点,检测出的边缘线条更加平滑、完整,轮廓清晰且连续性好,尤其在弯曲道路检测中表现得更为突出,优于其他算子的检测效果。     

一种基于四元数变换的彩色遥感影像检索方法

遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系,这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前,彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理,导致3个通道之间的关系信息丢失,且没有充分利用数据本身所特有的几何特征,影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点,提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题,利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征,并使用四其对图像进行边缘检测,得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图,综合多种特征进行图像检索。实验结果表明,使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性,检索性能明显提高。     

遥感影像上基于特征的道路提取方法

从遥感影像上提取道路信息是当前遥感技术应用研究的主要方向之一.文中在详细分析航空遥感影像上道路特征及目前国内外关于道路提取技术的前提下,综合考虑各种实际情况,提出了一种新的基于特征的道路提取模型.在算法实现过程中,采用了自适应分块边缘检测、多尺度侦测道路中心点、自适应对比度调整、道路中心点综合判断准则等技术手段,保证了提取结果的稳健性、准确性.实验表明该算法能够快速、稳健地从航空遥感影像上提取道路中心骨架线.     

基于多尺度标记的遥感影像分水岭分割

标记分水岭分割算法具有对弱边缘响应良好、速度快等优点,但过分割问题显著。本文采用邻域自适应阈值、区域合并方法对种子点选取过程进行优化,提出基于多尺度标记和边缘约束的多尺度分割算法。对不同遥感影像的实验结果表明,这种算法能够有效改善过分割问题,实现遥感影像的多尺度分割。     

遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例

如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。     

一种新的高分辨率遥感图像道路提取方法

根据高分辨率遥感影像中道路宽度变化均匀、局部方向稳定等几何特征,提出了一种基于距离约束的高分辨率影像道路的提取方法。该方法根据图像相邻边缘像素间的距离值,依次提取道路边缘像素和道路曲线段,然后编组连接各个道路段,实现道路提取。     

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。     

Gaussian反对称小波与SAR影像目标特征提取

由于遥感影像中目标尺度的不确定性 ,使得在目标特征提取和检测前难以事先确定最佳尺度以适应影像空间不同尺度目标的识别与检测 ,给遥感影像自动识别与全自动数字摄影测量带来了极大困难。为了解决遥感影像中不同尺度目标的探测问题 ,提出基于一般高斯核构造一类Gaussian反对称小波并给出相应二维小波变换的快速算法 ,弥补了MallatGaussian小波 (σ =1)在解决遥感影像空间不同尺度目标检测中的不足。对于影像中不同尺度的目标特征探测 ,通过在Gaussian核函数中选择适当的参数σ值 ,得到相应的反对称小波空间滤波器响应系数 ,用于解决不同目标的检测问题。分别给出了有关Gaussian反对称小波的 5组空间滤波器响应系数 ,对于研究遥感影像目标兴趣算子和多源遥感影像特征检测尤为重要。由于SAR影像中“speckles”是一乘性噪声 ,文中先对原SAR影像进行对数变换得到一同态影像。基于小波变换的软域值斑点噪声抑制既在一定程度上抑制斑点噪声又保持影像细节信息。通过对两SAR影像检测实验 ,表明给出的Gaussian反对称小波类在遥感影像特征检测中效果极佳。遥感影像中同时存在阶跃型和屋脊型边缘 ,可以采用反对称小波的极大模或过零点检测提取影像边缘特征 ,但得到的结果存在局部位置偏差。这一结论对于今后研究     

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。