道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

几何与Gabor纹理特征的机载LiDAR点云建筑物提取

针对仅基于LiDAR点云的几何特征难以区分高程相似地物,且建筑物轮廓边缘信息提取精度不高的问题,该文提出一种基于几何特征与纹理特征的建筑物点云提取方法。利用圆柱体邻域计算16个与强度、高程、平面和密度相关的空间几何特征;通过Gabor滤波器提取24个纹理特征;再通过ReliefF特征选择前10个最优特征训练随机森林分类器,实现建筑物点分类。通过3组机载点云数据试验,对比仅使用点云几何特征(OP)、几何与纹理特征(OP+TE)、几何与纹理特征并特征选择(OP+TE+FS)3种方法的建筑物提取效果。实验结果表明,加入点云纹理特征并进行特征选择,能够进一步减少点云建筑物的漏提取和误提取现象,具有更高的完整率和准确率。     

高分辨率SAR与光学遥感影像中道路提取方法的研究

高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈...     

利用空间连续性进行高分辨率遥感影像道路提取

常规道路提取方法需要初始信息,对窄道路提取效果不佳。针对这一问题,提出了基于空间连续性提取道路的算法模型（RESC）。该方法根据遥感影像道路连续分布的特点,利用邻近像元空间自相关的先验信息提取道路,不要求预先提供种子点,自动化程度较高。实验分析和比较证明,该方法对于高分辨率遥感多光谱影像和全色影像,都达到了较好的效果。     

高分辨率遥感影像道路信息提取方法研究

随着遥感技术的发展以及各种先进遥感传感器的出现,高分辨率遥感技术不断应用于实际,根据光谱特征分类的图像存在道路与居民地的混淆,受交通工具和行道树等影响容易产生道路中的空洞和毛刺等。以芜湖地区IKONOS影像为例,利用ERDAS、Matlab软件可以很好地解决道路与居民地混淆的问题,以及利用数学形态学的相关算法和形状指数...     

基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取

基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。     

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.     

基于改进高斯混合模型的遥感影像道路提取

基于改进的高斯混合模型,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路的方法。通过Gabor滤波器计算影像一维纹理描述值,将其作为分割道路的特征值对影像进行预处理,再利用基于两层高斯混合模型的新分类方式对高分辨率遥感影像进行分类,取出道路类。实验表明,结果比传统的一些道路分割方法效果好。     

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。     

基于模板分解与递归式滤波的遥感图像快速Gabor纹理特征提取

设计一种在x、y轴方向上进行2维Gabor滤波器模板分解的可行方法,从而避免模板分解时在倾斜方向上进行重采样所带来的效率、精度损失;接着采用递归方法实现分解后的1维滤波器以进一步提高算法效率.采用高斯滤波对Gabor滤波结果进行校正平滑作为纹理特征输出,并采用k-means算法对其进行聚类以验证方法在提取图像纹理区域时的有效性.和以快速傅里叶变换方式实现的Gabor纹理提取方法进行对比,实验表明,该方法在纹理特征提取上的精度损失很小,但在算法执行效率上则有显著的提高.

Abstract：

A fast remotely sensed image texture feature extracting method is proposed. It firstly decomposes a 2-D Gabor filter along x, y axes Into a set of 1-D filters, which avoids the precision and efficiency losing of re-samplingwhich is necessary when the decomposing is carried out along some inclined orientations of an image plane. Besides, a recursive method is implemented to further improve the efficiency of the decomposed 1-D filtering. A Gaussian filter is used to smooth the filtering outputs, which are then subjected to k-means clustering method for textural image segmentation. A comparison between the method and FFT-based Gabor filtering method is carried out. It demonstrates that our method is o feasible and fast way to extract texture features from remotely sensed imagery,for its higher algorithm efficiency and little precision losing.     

基于角度纹理特征及剖面匹配的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取

提出了一种基于角度纹理特征及剖面匹配相结合的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取方法.该方法由用户输入道路起点、初始方向及宽度,使用角度纹理特征模型预测初始的道路中线点,以抛物线方程参数构建道路中线轨迹参数模型.使用计算曲率变化的方法验证道路轨迹点,对验证失败的中线点位使用剖面匹配算法进行重新预测并确定,最终提取出该道路中线轨迹.本文使用Visual C 构建了原型系统,对QuickBird及IKONOS影像中具有一定宽度的带状道路进行了提取试验,并与经典的基于剖面匹配的半自动道路提取算法和基于Snakes的半自动道路提取算法进行了对比试验.经试验验证,本算法取得了较为理想的结果.     

基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路

通过分析高分辨率光学遥感影像上的道路特征,提出了适用于有较多车辆遮蔽和两侧行树阴影干扰的T型模板匹配的道路提取算子。它融合了剖面匹配和模板匹配的优势,使用角度纹理特征进行初始道路点的精确定位,道路宽度、道路前进方向的精确量算,使用灰度最小二乘匹配进行最佳道路点的定位,可以很好地追踪高分辨率光学遥感影像上受车辆遮蔽和行树阴影等噪声干扰的带状道路。     

一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法

针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法.该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最...     

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...     

均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法

基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。     

一种面向高空间分辨率遥感影像的路口自动定位新方法

在系统归纳和分析现有的路口遥感信息提取方法的基础上,提出一种面向高空间分辨率遥感影像的路口自动定位新方法。该方法首先通过低梯度运算获取同质区域;然后设定阈值去除同质区内的水体、阴影以及小面元干扰物;再利用Hough变换检测二值图像中的直线,并根据直线参数出现的频率排序,保留参数出现频率较高且相互间夹角较大的直线;最后用该组直线交点的平均值定位路口。以福州市城区局部QuickBird全色影像为数据源定位四岔路口与三岔路口的实证研究表明,在同物异谱与异物同谱现象严重情况下,本文算法所定位的路口仍然准确有效。     

结合高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机在高分辨率遥感图像上提取道路网

在高分辨率遥感图像上,道路网的同物异谱现象更为突出,因此其提取难度更大。提出了一种马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机分类相结合的道路网提取方法。其基本过程是:利用高斯马尔科夫随机场模型6个归一化特征值进行支撑向量机的分类得到道路斑块,利用形态学算子对其进行初步连接并提取轴线,然后通过斑块轴线的启发式连接得到最终道路网。试验证明方法是有效的。