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。     

一种SAR影像带状道路半自动提取方法

文章提出了一种结合极化的相干最优信息的SAR影像带状道路半自动提取方法.该方法由用户输入种子点确定初始矩形模板,用傅立叶函数构建道路轨迹模型作为全局的控制条件,将矩形模板的角度信息结合极化相干最优信息作为局部的控制条件,根据两种条件控制模板的前进方向,实现道路的边缘线提取.通过与人工提取结果对比,证明本文的方法能够取得较理想的效果.     

一种基于知识的航空影像中道路半自动提取方法

利用线特征算子和多种线状地物跟踪方法建立了一种基于知识的航空影像中道路半自动提取方法。该算法计算量小 ,判断速度快 ,准确率较高 ,并且有较好的适应性。试验表明这是一种良好的道路提取方法。     

一种双U-Net的遥感影像道路提取方法

针对高分辨率遥感影像道路提取难度大、自动化程度低等问题,设计了一种改进U-Net的道路提取方法。该方法首先构建特征编码器为VGG16的VGGU-Net网络,并采用迁移权值方法初始化特征编码器;其次将提取的特征信息输入到另一U-Net网络,通过双网络联合训练方式提高网络的特征拟合能力;最后结合形态学和滤波算法对提取的道路数据进行后处理。实验结果表明:改进后算法对道路提取效果得到了有效的提升,在测试集上的准确率、召回率和IoU分别达到了93.56%、88.22%和83.17%。     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率遥感影像的特点出发介绍了道路在高分辨率遥感影像上所具有的特征,介绍了道路提取的基本方法和研究现状,对现有几种代表性的道路提取方法进行了详细地分析,并对高分辨率遥感影像上道路提取的研究前景进行了展望.     

一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法

提出一种基于局部灰度一致性的图像分割方法并结合形状特征进行道路提取的方法.该方法首先对图像进行分割,对分割结果使用形状特征进行道路段的选择,可以获取直线和曲线道路段,克服了许多方法只能提取直线道路段的缺点,然后在确定的道路段上选择种子点进行区域增长,从而实现自动选取种子点并提取道路网的过程,最后结合边缘信息和形态学方法规整化道路网.提出的方法能适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路段的提取.经过实验分析和比较证明:该方法对于路面灰度均匀性较好和路面灰度均匀性较差的图片,都达到了较好的效果.     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。     

遥感影像道路提取现状与展望

道路提取是遥感影像处理的热点和难点,简要介绍影像处理技术发展以来道路提取的各种方法,并分析其优缺点,最后对道路提取的发展方向做了总结。     

一种高分辨率SAR影像道路提取方法

针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。     

利用MRF方法的高分辨率影像道路提取

高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。     

高分辨率遥感影像提取道路的方法综述与思考

 介绍了高分辨率遥感影像上道路的特征、模型和道路提取的基本思想，对已有的道路提取方法进行了分析，并对道路提取问题进行思考，提出下一步的研究方向。     

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。     

空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取方法

针对从遥感影像上提取道路出现的细节特征丢失、提取结果模糊的问题,该文提出了一种基于空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取算法:①以U-Net为基础网络,将低层细节特征与高层语义特征进行多特征融合,更好地还原道路目标细节;②为了进一步提高网络对道路细节特征的识别能力,在U-Net中引入空洞卷积模块,学习更多的语义信息来改善提取结果出现的模糊问题.在Massachusetts roads和高分辨率城市道路影像Cheng roads dataset数据集下的实验结果表明,在召回率、精度和F1-score指标分别达到了82.5％、86.7％、84.5％;93.2％、92.1％、92.6％.与基础的U-Net相比,该算法在解决细节特征丢失和提取结果模糊问题方面更具有应用价值.     

一种基于方向纹理特征和卡尔曼滤波的影像道路中心线提取方法

针对传统道路中心线提取方法对场景中干扰因素比较敏感的问题,提出了一种改进的高分辨率遥感影像道路中心线搜索方法。首先利用方向纹理特征匹配计算初始道路中心点,然后根据中心点先验和观测信息迭代跟踪精确道路中心点。文章设计了多组实验验证算法的可靠性和鲁棒性,结果表明该方法对路面存在干扰因素时的改善效果明显,具有较强的稳健性和适应性。     

一种新的高分辨率遥感影像城区提取方法

利用城区特有的局部特征,提出了一种新的高分辨率遥感影像城区提取方法。该方法首先对原图像做多角度和多频率组合的Gabor变换,然后利用Ostu方法阈值分割所有变换结果,并在每个中心频率上对各个方向的阈值分割图做逻辑与运算,其次根据运算结果图上Gabor特征的分布情况,确定适合影像的最优中心频率,最后利用滤波器在最优中心频率上的特征提取结果,结合高斯函数构建空间投票矩阵,最终提取城市区域。实验表明,该方法可以成功地提取高分辨率影像城市区域,且具有较高的准确度。     

航空遥感影像中道路的半自动提取

为了达到各种信息融合的目的,针对不同的情况,提出了多种信息约束下的道路提取方法。为了对提出的方法进行检验,给出了航空影像中不同类型的道路提取的例子。     

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T型模板的遥感影像道路提取方法

高分辨率遥感影像具有数据量大、波段少、地物细节纹理信息更加清晰、空间信息更加丰富等特点,因此基于高分辨率遥感影像的道路提取方法研究是当前一个研究热点.但高分辨率遥感影像提供了更丰富的地物目标细节的同时,也使得噪声信息随之增加,如道路上的车辆、道路线、邻近的行树及阴影、建筑物及阴影等,并且在光谱通道上道路与噪声之间存在更...     

结合区域生长与道路基元的高分辨率遥感影像道路提取

针对基于像素道路提取方法存在的道路特征利用不够充分的问题,提出了一种采用道路基元的面向对象的道路提取方法。首先根据道路特征定义道路基元,然后在利用区域生长分割出道路的基础上进行道路基元的搜寻与构建、跟踪与连接,初步得到道路与中心线网络,再通过后续处理得到最终的道路与中心线网络。利用GeoEye卫星影像进行了实验,结果表明,本文方法能较有效地提取高分辨率遥感影像上的道路。