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    188宝金博页面版: 一种从高分辨率遥感影像中分割道路的新方法

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    内容提示： 2011，47 （20）1引言随着高分辨率卫星的不断发射升空， 高分辨率遥感影像成为了一种重要的新数据源， 因而从高分辨率遥感影像中提取道路以更新GIS数据成了一个新的研究热点。已提出的许多道路提取方法均采用先分割， 再进行分割后处理的框架。 史文中等人[1]通过实验确定一阈值，以此值将道路影像二值化， 然后用直线段匹配法修整粗糙道路条带，最后通过数学形态学手段取得道路中心线。 Charalambos Poullis等人[2]首先利用 Gabor滤波器检测道路局部方向特征， 然后对检测的特征利用张量投票的方法进行分类， 再用图割方法对道路类进行分割， 最后对道路中心线进行跟踪形成道...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：7 | 上传日期：2014-12-31 21:06:42 | 文档星级：
    2011，47 （20）1引言随着高分辨率卫星的不断发射升空， 高分辨率遥感影像成为了一种重要的新数据源， 因而从高分辨率遥感影像中提取道路以更新GIS数据成了一个新的研究热点。已提出的许多道路提取方法均采用先分割， 再进行分割后处理的框架。 史文中等人[1]通过实验确定一阈值，以此值将道路影像二值化， 然后用直线段匹配法修整粗糙道路条带，最后通过数学形态学手段取得道路中心线。 Charalambos Poullis等人[2]首先利用 Gabor滤波器检测道路局部方向特征， 然后对检测的特征利用张量投票的方法进行分类， 再用图割方法对道路类进行分割， 最后对道路中心线进行跟踪形成道路网。Song和Civco[3]首先用 SVM方法将像素划分为道路与非道路两类， 后在粗分的道路类中进行区域增长，增长时相似性准则既考虑到光谱相似性，也考虑了形状的相似性。 Haverkamp等人[4]提出了角度纹理特性的概念，此概念很好地反映了道路的一个本质特点：沿道路方向的很长范围内，像素的灰度具有很好的相似性，而其他方向则表现出较差的相似性， 相应的算法可取得较好的效果。 文献[5]先采用传统的 K -均值法将光谱影像分为多类， 并通过：劾嗍侄巫 动识别道路类， 然后计算粗分的道路类的二值角度纹理特性值及相应的形状系数，最后用：劾喾椒ㄇ只旆治缆返慕ㄖ物和停车场。Wang等人[6]沿多个方向计算与当前点光谱相近的线段长度，然后以最长的长度、最短的长度及光谱矢量作为特征值进行分类，取得粗道路类，然后用文献[5]的方案去除混分的建筑物和停车。詈笥眯翁г砣〉玫缆分行南。现有方法对实验用影像可取得较好效果， 但在路面灰度不一致时的提取质量不总是很理想， 为此本文提出一种从全色影像中分割道路的新方法： 分割所用特征值为沿道路方向的一维纹理描述值； 所用的分割模型是经过适当改进的、可以顾及道路方向信息的空间： C-均值 （Spatial FCM）模型。通过与最大期望原理相结合， 此模型可以对影像进行非监督分割， 总体流程见图 1。 后续内容中， 将依照流程的次序详细一种从高分辨率遥感影像中分割道路的新方法周绍光， 刘娟娟， 李ZHOU Shaoguang， LIU Juanjuan， LI Hao， CHEN Renxi河海大学 测绘工程系，南京 210098Department of Surveying and Mapping Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China昊， 陈仁喜ZHOU Shaoguang， LIU Juanjuan， LI Hao， et al.New method of road segmentation from high-resolution RS imagery.Computer Engineering and Applications，2011，47 （20）：159-162.Abstract： Taking into account the shape of a road and the characteristics of gray value variation on roads’ surfaces， a newstrategy is given for high resolution remotely sensed images.By comparing the consistency of gray value and one dimension-al texture in different directions， the most consistent direction at every pixel is found.The responses of a group of Gabor fil-ters together with the variance indicating the consistency in this direction consist of the feature vector.Starting from a pixela short line segment along the most consistent direction at this point can be drawn， and all the pixels lying on this shortline are defined as the neighbor of the point.With the aid of the newly defined neighbor an improved spatial FCM segmenta-tion model is obtained.Experiments demonstrate that the proposed method can extract roads from other targets in high resolu-tion images more efficiently than some commonly used algorithms.Key words： road extraction；image segmentation；spatial fuzzy C-means model；texture analysis摘度分布特性。 比较多 个方向上纹理和灰度的一致性， 得出一致性最优方向， 此方向上的 Gabor滤波响应和作为衡量一致性指标的要：提出 了 一种从遥感影像中分割出 道路的新策略， 其最大的创新之处在于充分考虑了 道路的形状特点及沿道路方向的灰均方差值共同 构成本方法的特征矢量。 从每一像素出 发， 沿该点的一致性最优方向绘制一条短线， 用 短线对应的区域代替现有空间信息 FCM模型中的邻域以获取改进的分割模型。 实验表明： 这一建立在新的特征矢量和分割模型基础上的方法可以更为有效地从高分辨率遥感影像中分割出复杂的道路目 标。关键词：道路提。 图像分割； 空间信息： C均值 （FCM）模型； 纹理分析DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.20.045文章编号：1002-8331 （2011）20-0159-04文献标识码：A中图分类号：TP391.41基金项目：国家自然科学基金 （the National Natural Science Foundation of China under Grant No.40701103）。作者简介：周绍光 （1966—）， 男， 博士， 副教授， 主要研究领域为近景摄影测量、遥感影像分析、计算机视觉等； 刘娟娟 （1984—）， 女， 硕士研究生；李昊 （1984—），女，硕士研究生；陈仁喜 （1976—），男，博士，讲师。 E-mail：zhousg1966@yahoo.com.cn收稿日期：2009-12-29；修回日期：2010-04-06Computer Engineering andApplications计算机工程与应用159

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