城市航空影像關鍵地物提取技術研究.pdf

1、作為數(shù)字攝影測量的重要信息來源,航空影像中的關鍵地物提取是攝影測量與遙感以及計算機視覺等領域的國際前沿課題,有著十分重要的理論和現(xiàn)實意義.從城市航空遙感影像中提取關鍵地物的研究主要集中于建筑物和道路兩個方面.第一章介紹了相關的研究現(xiàn)狀,指出已有的基于模型匹配的方法,對于現(xiàn)代城市中具有重要意義且形狀復雜的高層建筑物和主干道,還不能形成有效的提取.然而人類卻能幾乎在瞬間辨識出這些物體的存在和位置.因此,研究和模擬人腦認知機制和能力是解決這一

2、問題的重要方向.第二章首先介紹了人工智能研究領域關于人腦認知機理的一些最新研究成果.進而,結合航空影像關鍵地物提取的具體情況,建立了在人腦知識指導下的航空影像認知的系統(tǒng)框架及實施步驟,提出并詳細闡述了基于物體OAR(物體-屬性-關系)模型的目標自動提取策略,以及基于物體屬性和關系的推理認知過程的具體實施步驟和方法.第三章研究了基于人眼視覺模型的航空影像增強和陰影消除方法.Retinex模型給出了人眼視覺感知機制的良好模型,然而該方法在較

3、強光照條件變化時還存在一定的不足.為解決這一問題,本章提出了一種陰影檢測的方法,并在此基礎上,提出了一種能適應影像光照強度變化的模糊Retinex算法.實驗結果表明,本文提出的方法取得了較好的影像增強和陰影消除性能.第四章闡述了建筑物的自動提取方法.首先建立了建筑物的OAR模型和基于OAR模型的提取系統(tǒng)框架;其次,給出了一種簡單有效的垂直邊緣滅點坐標確定方法,并提出一種自適應模糊Hough變換直線提取算法,實現(xiàn)了垂直邊緣檢測;再次,提出

4、了一種基于Radon變換和時頻分析的建筑物窗戶紋理分析描述方法,并用其驗證了垂直邊緣的準確位置和確定了局部墻面的水平方向;最后,提出了一種直線Snakes算法,綜合各方面信息提取出完整的屋頂輪廓,實現(xiàn)了單視角高分辨率航空影像中高層建筑物的自動提取.第五章討論了道路的自動提取方法.首先結合主干道的OAR模型描述,提出了一種新的主干道路描述子:對稱邊緣方向直方圖(SEOH),并建立了基于SEOH的主干道提取系統(tǒng)框架;其次,提出了一種估計數(shù)據(jù)