高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像城市道路識別方法研究.pdf

1、本文針對城市高分辨率遙感影像，分析不同等級道路在影像上表現(xiàn)出的主要特點，從道路的概念模型出發(fā)，將道路按其影像上表現(xiàn)的像素寬度分為主寬路和次寬路，系統(tǒng)地提出高分辨率影像的道路提取方法和開發(fā)關(guān)鍵算法，達到自動快速準確地提取出城市快速路、主干道、部分次干道的目的。 論文的研究內(nèi)容主要包括三個部分：預(yù)處理階段圖像質(zhì)量的改善，這部分的內(nèi)容主要是影像的分割和路面障礙物的去除；主寬路種子點的自動提取及道路跟蹤形成主寬路網(wǎng)絡(luò)；次寬路提取及道路網(wǎng)

2、絡(luò)的生成。 預(yù)處理階段圖像質(zhì)量的改善運用特征空間密度梯度方法檢測特征空間局部區(qū)域內(nèi)最大密度點(模式點)，并基于模式點的K-均質(zhì)聚類、及模式點索引進行影像分割，在這個過程中提出了針對道路型細長區(qū)域的自適應(yīng)Parzen窗口選擇的方法。 主寬路的提取是基于道路理想模型，在影像分割的基礎(chǔ)上，通過選擇道路區(qū)域識別的典型因子(面積、細長度、緊致度、矩形度、灰度值)，自動提取主寬路典型片斷，并自動提取道路種子點對；然后利用道路種子點對

3、提供的道路方向、位置、灰度特征等信息，提取出基于相鄰道路小片斷的小波不變矩的匹配跟蹤算法，有效地提取出了主寬路網(wǎng)絡(luò)。 次寬路的提取包括次寬路中心點(線)的檢測和次寬路道路網(wǎng)絡(luò)的生成。在檢測次寬路中心線時，本文把次寬路看作影像曲面脊狀連續(xù)彎曲結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計影像曲面脊狀結(jié)構(gòu)的提取算法，提出了基于海塞矩陣的二階導(dǎo)數(shù)脊的檢測算法，該方法較傳統(tǒng)的高程脊檢測法更能有效地抑制階梯狀邊緣的響應(yīng)，得到初始線狀結(jié)構(gòu)。在連接初始線狀結(jié)構(gòu)生成道