實(shí)景圖像中地物對象的檢測和提取.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，研究實(shí)景圖像中主要地物對象的檢測和提取在國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和國防建設(shè)中具有重要的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用前景。本文主要研究基于GoogleEarth實(shí)景圖像中地物對象的檢測和提取技術(shù)，主要提取對象為建筑物、道路和水域三類重要地物信息。對于建筑物的檢測和提取主要利用綠色植被指數(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理，去除圖像中植被的干擾，而后利用區(qū)域生長分水嶺算法，結(jié)合建筑物先驗(yàn)知識，并進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理提取出建筑物的潛在區(qū)域。同時提取建筑物的陰影區(qū)域，根據(jù)

2、對象關(guān)系特征，建筑物與其陰影相鄰的特點(diǎn)，剔除道路、廣場等非建筑物區(qū)域，得到建筑物區(qū)域。對于道路的檢測和提取主要利用植被指數(shù)算法進(jìn)行圖像預(yù)處理，采用雙閾值OSTU和局部灰度一致性算法進(jìn)行圖像分割，并把分割后的圖像進(jìn)行合并，而后對合并后的圖像采用形狀指數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，最后進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，去除噪聲，得到道路的邊界。對于水域的檢測和提取主要利用閾值鄰域算法來獲得水域邊緣的初始輪廓，然后結(jié)合形狀指數(shù)對初步提取結(jié)果進(jìn)行去噪，最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理得到水