遙感圖像中道路提取方法研究.pdf

1、隨著遙感信息技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有的信息處理技術(shù)已不能適應(yīng)海量遙感數(shù)據(jù)分析的要求。如何有效地分析處理遙感圖像，并從中快速準(zhǔn)確地提取所需要的信息，是當(dāng)前遙感領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。道路信息提取是遙感圖像信息提取的主要組成部分，廣泛的應(yīng)用于汽車(chē)導(dǎo)航、圖像匹配、區(qū)域規(guī)劃和目標(biāo)偵查等領(lǐng)域。
　　本文采用了結(jié)合道路輻射特征和拓?fù)涮卣鞯姆椒ǎ紫葘?duì)原遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用改進(jìn)的小波分析對(duì)遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng)，然后對(duì)增強(qiáng)圖像做改進(jìn)K-均值聚類(lèi)分割，對(duì)分割后的二

2、值圖像進(jìn)行面積閾值分割及模板濾波等后處理，實(shí)現(xiàn)了遙感圖像中的道路提取。研究的主要內(nèi)容有：
　　分別針對(duì)遙感圖像1階，2階和3階的高階小波系數(shù)濾除進(jìn)行了分析比較，并對(duì)小波分析進(jìn)行了改進(jìn)，在圖像失真比較小的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了噪聲和細(xì)節(jié)信息的濾除；對(duì)K-均值聚類(lèi)算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，分析了平均灰度級(jí)法和直方圖總體定心法對(duì)分割效果的影響，并將自適應(yīng)K-均值聚類(lèi)分割算法與基于空間約束的K-均值聚類(lèi)分割算法進(jìn)行了結(jié)合，得到了更加理想的分割效果；后處理