高分辨率遙感圖像道路信息提取技術(shù)的研究.pdf

1、道路作為地物中的組成部分，在現(xiàn)實(shí)生活中具有重要的作用。道路信息提取是遙感影像信息處理中最困難的技術(shù)之一，傳統(tǒng)的道路提取算法多數(shù)是針對中低分辨率的航空航天圖像。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，其圖像的分辨率有了很大的提高，尤其是低空無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，遙感圖像分辨率已由亞米級提高到厘米級。厘米級遙感影像具有邊緣特征顯著、內(nèi)部紋理豐富的特點(diǎn)，前者有利于道路信息提取，后者則會對道路信息提取造成干擾。由于數(shù)據(jù)的變化，因此有必要針對厘米級遙感圖像開展道路信息提

2、取技術(shù)做進(jìn)一步的研究。本文主要工作如下：
　　 (1)分析了國內(nèi)外圖像道路提取算法的優(yōu)缺點(diǎn)、高分辨率遙感圖像的特征以及會遇到的困難。為了較好地提取出圖像中的道路區(qū)域，針對中值濾波和均值濾波的缺點(diǎn)，提出了一種新的混合濾波算法來對圖像進(jìn)行平滑預(yù)處理，經(jīng)過濾波后的圖像道路區(qū)域具有較為一致的灰度特征。
　　 (2)提出了一種基于直方圖技術(shù)的頂點(diǎn)查找算法來形成用于聚類的模式類，然后使用改進(jìn)的山峰聚類算法對這些模式類進(jìn)行聚類，自動獲

3、得用于圖像分割的聚類數(shù)目和聚類中心，該算法充分利用了直方圖技術(shù)的簡潔性和山峰聚類自動預(yù)測聚類中心的優(yōu)點(diǎn)，這樣的結(jié)合有效降低了圖像分割時間。最后對山峰聚類的三個較大的改進(jìn)版本進(jìn)行比較分析，同時由于直方圖技術(shù)忽略了像素的空間位置，于是嘗試著對山峰聚類加入空間距離來進(jìn)行圖像分割。
　　 (3)根據(jù)圖像道路所具有的特征得到消除干擾道路提取的噪聲算法，并對這些算法進(jìn)行了討論和分析。首先利用高分辨率遙感圖像中的道路在三個顏色通道的灰度值差別