圖像中道路網(wǎng)絡(luò)自動識別的研究.pdf

1、回≥誨芙魚走海SHANGHAIJIAOToNGUNIVERSITY博士學(xué)位論文DoCToRALDISSERTAlTl_oN論文題目圖像中道路網(wǎng)絡(luò)自動識別的研究學(xué)科專業(yè)作者姓名指導(dǎo)教師答辯日期模式識別與智能系統(tǒng)陳芒型壟壟墾堡三墨蘭查至三旦上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文架。算法提“1的“近似規(guī)則多邊形”幾何模型解決了現(xiàn)有圓模型的區(qū)域連通性檢測普適性差的問題，同時所生成的骨架與輪廓圖在幾何拓?fù)淦呤且恢碌摹?2)提出一種紙面圖像中特征曲線提取算法。在

2、兩點間直線距離最短的幾何規(guī)則下，根據(jù)方向特征優(yōu)先級從曲線網(wǎng)絡(luò)中提取所需要的特征曲線。通過對方向特征優(yōu)先級的調(diào)整，使得該算法既可以用于提取具有一定躍度的平滑曲線也可以用于提取具有一定幾何特征的多邊形輪廓。由于依據(jù)的是曲線特征，因此解決了文字符號分割受文字符號種類大小等方面的變化對曲線分割帶來的不利影響。(3)提出一種遙感圖像的線結(jié)構(gòu)無偏檢測算法。通過建立基于高斯尺度空間的比較函數(shù)，使圖像中相鄰線結(jié)構(gòu)相互分離，將灰度圖像轉(zhuǎn)化為一組二值特征圖

3、像，有效抑制了噪聲對線結(jié)構(gòu)提取的影響和零點漂移的問題。利用線狀特征的方向尺度不變性，提出基于局部方向能量的線特征檢測算法。解決了目前廣泛采用的基于邊緣的線條提取算法跟蹤復(fù)雜性大的問題。(4)提出一種用于圖像中道路網(wǎng)絡(luò)識別的道路特征規(guī)則約束模型和道路語義模型。道路特征規(guī)則約束模型從幾何特性、拓?fù)涮匦?、層次特性、上下文特性和輻照度特性定義道路的一般知識。同時分別從真實世界的實物結(jié)構(gòu)層、圖像層、幾何圖形層、輻照特征層等多個層次對道路網(wǎng)絡(luò)元素進

4、行描述，建立多層次的語義模型。(5)提出一種多源模塊化的數(shù)字道路網(wǎng)絡(luò)自動生成系統(tǒng)模型。針對不同道路數(shù)據(jù)源具有不同優(yōu)勢的情況，系統(tǒng)以紙面地圖和遙感圖像作為主要數(shù)據(jù)源，以底層矢量地圖和其它道路數(shù)據(jù)為輔，建立了一種多數(shù)據(jù)源的、可擴展的、模塊化的數(shù)字道路網(wǎng)絡(luò)自動生成系統(tǒng)模型，并開發(fā)了實際的數(shù)字道路網(wǎng)絡(luò)自動生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)經(jīng)上海市測繪院、上海市暢想科技有限公司和上海市奇浦電子技術(shù)有限公司等用戶的使用，在生產(chǎn)效率、生產(chǎn)成本和識別精度等方面完全滿足了