衛(wèi)星圖片中道路半自動(dòng)提取方法的研究.pdf

1、道路半自動(dòng)提取技術(shù)是通過人機(jī)交互的形式將航空或航天圖像中的道路提取和識別的圖像識別技術(shù)。近年來，隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星圖片上的道路的提取也越來越受到重視。道路提取對于GIS數(shù)據(jù)更新、影像匹配、目標(biāo)檢測等都具有重要意義。因此，如何快速、準(zhǔn)確的提取所需要的道路是當(dāng)前圖像識別的研究熱點(diǎn)。
　　本文以“無人飛機(jī)遙現(xiàn)操控與模擬系統(tǒng)”為項(xiàng)目背景，對衛(wèi)星圖片中道路半自動(dòng)提取方法進(jìn)行了全面深入的分析。
　　首先，概述了衛(wèi)星圖片中道路半

2、自動(dòng)提取的研究意義、研究現(xiàn)狀和存在的問題。然后系統(tǒng)地論述了道路提取方法。通過對道路自動(dòng)提取方法和半自動(dòng)提取方法進(jìn)行對比分析，并結(jié)合課題研究背景得到半自動(dòng)提取方法的切實(shí)可行性。
　　其次，根據(jù)無人機(jī)定位跟蹤的需要，分析比較了動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、基于Snakes或主動(dòng)輪廓(Active Contour)模型的方法、基于主動(dòng)試驗(yàn)(Active Testing)模型的方法、模板匹配方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。提出了以電子地圖中道路點(diǎn)信息為先驗(yàn)知識

3、的衛(wèi)星圖片中道路半自動(dòng)提取的解決方案。對基于主元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和K均值的方法進(jìn)行改進(jìn)，并取得了很好的效果。
　　最后，在分析了現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際需要，提出了一種以電子地圖為先驗(yàn)知識利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取道路的方法。該方法中利用電子地圖獲得道路的經(jīng)度和緯度信息，而后通過計(jì)算獲得提取道路點(diǎn)所在的衛(wèi)星圖片名稱。讀取該衛(wèi)星圖片，將圖像中道路點(diǎn)的局部統(tǒng)計(jì)特征和紋理特征為PCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，而后將圖像各像素的統(tǒng)