衛(wèi)星圖像中提取車輛目標(biāo)的尺度問題研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展以及衛(wèi)星空間分辨率的不斷提高，高分辨率遙感影像在各領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)變得越來越為廣泛。與此同時(shí)，利用衛(wèi)星圖像進(jìn)行車輛目標(biāo)識(shí)別與提取成為智能交通領(lǐng)域中交通信息采集的重要手段之一，基于衛(wèi)星影像的車輛提取以其潛在的應(yīng)用前景成為當(dāng)今國(guó)際上的前沿研究熱點(diǎn)。本文以基于衛(wèi)星影像的車輛提取中的尺度問題為側(cè)重點(diǎn)，通過對(duì)道路車輛衛(wèi)星影像的尺度轉(zhuǎn)換，尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)分析，利用最優(yōu)尺度選擇方法——鄰接均值差標(biāo)準(zhǔn)差比法確定最優(yōu)分割尺度，利用尺度與目

2、標(biāo)對(duì)象提取的關(guān)聯(lián)性實(shí)現(xiàn)車輛的高精度提取。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)面向?qū)ο笥跋穹治黾夹g(shù)及多尺度下的影像特征。首先論述面向?qū)ο笥跋穹治黾夹g(shù)發(fā)展趨勢(shì)及影像分割技術(shù)。在多尺度遙感影像分割技術(shù)中，主要闡述基于異質(zhì)性最小原則的區(qū)域分割算法。分析不同尺度下衛(wèi)星影像中道路與車輛特征，其中包括道路與車輛的顏色、形態(tài)、位置等特征，對(duì)接下來的尺度轉(zhuǎn)換與尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)提供了理論依據(jù)。
　　(2)影像信息尺度轉(zhuǎn)換方法及尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)。分析了圖像

3、分析中尺度轉(zhuǎn)換的兩種方法——基于統(tǒng)計(jì)方法與基于機(jī)理方法的優(yōu)缺點(diǎn)。在面向?qū)ο蟮某叨绒D(zhuǎn)換方法中，以影像對(duì)象的分形維數(shù)、緊湊度、面積、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、異質(zhì)性作為評(píng)價(jià)尺度轉(zhuǎn)換的指標(biāo)。利用評(píng)價(jià)指標(biāo)隨尺度變化而變化的曲線對(duì)尺度效應(yīng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。
　　(3)最優(yōu)尺度選擇。根據(jù)圖像處理中的最優(yōu)尺度算法與尺度效應(yīng)理論，分別采用面積比均值法和鄰接均值差標(biāo)準(zhǔn)差比法兩種方法來進(jìn)行車輛目標(biāo)提取的最優(yōu)分割尺度實(shí)驗(yàn)，通過對(duì)分割效果的對(duì)比分析，選擇了鄰接均值差標(biāo)準(zhǔn)差比